现在有`奖牌.csv`这个数据集,要求根据这个数据集绘制分组柱形图: 具体要求: 图表字体规范:中文字体为宋体,英文字体为Times New Roman. 图表必须要有坐标轴名称,标题,图例,合理进行配色,下图为示例图表.可做参考.

为了根据`奖牌.csv`数据集绘制分组柱形图，我们可以使用Python的数据分析库pandas进行数据预处理，然后利用matplotlib或seaborn等可视化库来创建图表。以下是制作此类图表的一般步骤：

1. **加载数据**：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('奖牌.csv')

2. **数据清洗和预处理**：
检查数据是否有缺失值，确保分组字段和数值字段准备就绪。

3. **设置图表样式**：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文默认字体
   plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
   plt.rc('xtick', labelsize=12)  # 轴标签字体大小
   plt.rc('ytick', labelsize=12)
   plt.rc('legend', fontsize=10)  # 图例字体大小
   plt.rc('font', family='Times New Roman')  # 英文默认字体

4. **创建柱状图**：
使用pandas的`groupby`函数对数据按需要的字段分组，然后计算每个组的统计数据，如平均值、总数等。接下来，将数据传递给matplotlib的`bar`或`barh`函数创建柱形图。

5. **添加图表元素**：
- 设置坐标轴标签 (`xlabel`, `ylabel`) 和图表标题 (`title`)。
- 添加图例（如果有类别区分的话）。
- 可以调整颜色方案，使用`plt.cm.get_cmap()`选择一个合适的颜色映射。

6. **显示图表**：

   plt.show()

示例代码可能会像这样：

# 示例代码省略了数据预处理部分

def create_grouped_bar_chart(data):
    grouped_data = data.groupby('分类字段').agg({'数值字段': 'sum'})
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))  # 创建图表
    bars = ax.bar(grouped_data.index, grouped_data['数值字段'], color='tab:blue')

    ax.set_xlabel('分类字段', fontproperties='Times New Roman')  # x轴标签
    ax.set_ylabel('数值字段总和', fontproperties='Times New Roman')