import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前15 data1 = data[data['Rank'] <15] #计数 good = data1['University'].value_counts().to_dict() #筛选出排名前十 top_team = good.nlargest(n=10) good_list = [] for University, count in top_team.items(): good_list.append([University, count]) #将字典拆分成两个列表 names = list(top_team.keys()) counts = list(top_team.values()) #绘制 plt.bar(names, counts) #设置图形属性 plt.xlabel('Names') plt.ylabel('Counts') plt.title('Top 10 Name Counts') #显示 p

这段代码是用 Python 的 pandas 库和 matplotlib 库对一个名为 'icpc-full.csv' 的数据文件进行了预处理和分析，并绘制了一个柱状图展示排名前十的团队的数量。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取名为 'icpc-full.csv' 的数据文件。
2. 使用 drop() 函数去除多余的数据列，包括 Date、Host、City、Venue、Team、Contestant 1、Contestant 2、Contestant 3、Score 和 Total。
3. 使用 data[data['Rank'] < 15] 筛选出排名前 15 名的数据，并将这些数据存储到名为 data1 的变量中。
4. 使用 value_counts() 函数对 data1 中的 University 列进行计数，将结果存储到名为 good 的字典中。
5. 使用 nlargest() 函数从 good 字典中筛选出排名前十的数据，将结果存储到名为 top_team 的变量中。
6. 使用循环将 top_team 字典中的键和值分别存储到名为 names 和 counts 的列表中。
7. 使用 matplotlib 库的 bar() 函数绘制柱状图，x 轴为团队名称，y 轴为团队数量。
8. 使用 xlabel()、ylabel() 和 title() 函数设置图形的属性，分别为 x 轴标签、y 轴标签和标题。
9. 使用 show() 函数显示图形。

相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前15 data1 = data[data['Rank'] <15] #计数 good = data1['University'].value_counts().to_dict() #筛选出排名前十 top_team = good.nlargest(n=10) #将字典拆分成两个列表 names = list(top_team.keys()) counts = list(top_team.values()) #绘制 plt.bar(names, counts) #设置图形属性 plt.xlabel('Names') plt.ylabel('Counts') plt.title('Top 10 Name Counts') plt.show() #显示

这段代码是一个使用Python的Pandas和Matplotlib库进行数据处理和可视化的程序。它首先从名为'icpc-full.csv'的CSV文件中读取数据，并删除了一些不必要的数据列。然后，它筛选出排名前15的数据，并通过Pandas的value_counts()方法计数每个大学出现的次数，将结果存储在一个字典中。接下来，它选出排名前十的大学，并将它们的名称和计数值分别存储在两个列表中。最后，它使用Matplotlib的bar()方法将数据绘制成柱状图，并设置图形的属性，如X轴和Y轴的标签、标题等，最终显示图形。

在这段代码的基础上，以‘top10’和'top3'为数据创建一个柱状图

可以使用matplotlib库中的pyplot模块绘制柱状图。以下是修改后的代码：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt  

# 数据预处理
data = pd.read_csv('icpc-full.csv')   
data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1)   

# 排名前15
topteam = data[data['Rank'] < 10 ] 
cpteam = topteam[data['Rank'] <3] 

# 计数
winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict()  
top10 = dict(sorted(topteam['University'].value_counts().items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) 
top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]) 

# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(top10)), list(top10.keys()))
plt.title('Top 10 universities')
plt.show()

plt.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(top3)), list(top3.keys()))
plt.title('Top 3 universities')
plt.show()

这段代码会分别绘制排名前10和前3的大学的柱状图，并显示在屏幕上。其中plt.bar()函数用于绘制柱状图，第一个参数是x轴的位置，第二个参数是y轴的高度，align参数指定对齐方式，xticks()函数用于设置x轴的标签。