用Python读取某个csv数据,并写出招生专业数最多的10大高校是哪些
时间: 2024-05-05 20:18:10 浏览: 12
好的,我可以回答您的问题。首先,我们需要使用Python中的pandas库来读取CSV文件。这可以通过以下代码实现:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path.csv')
```
这里的 `file_path.csv` 是你要读取的CSV文件的路径。
接下来,我们可以使用 `value_counts()` 函数来统计每个高校的专业数,并将结果存储在一个新的 DataFrame 中:
```python
major_count = df['University'].value_counts().rename_axis('University').reset_index(name='Major Count')
```
这里我们假设 CSV 文件中高校的名称列为 `University`。
最后,我们可以使用 `sort_values()` 函数将结果按专业数从大到小排序,并只取前 10 条记录:
```python
top_10_universities = major_count.sort_values(by='Major Count', ascending=False).head(10)
```
这里的 `top_10_universities` 是一个 DataFrame,包含招生专业数最多的10个高校的名称和专业数。
注意,以上代码只是一个示例,具体的实现可能因为数据格式等原因而有所变化,需根据实际情况进行调整。
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招生专业最多的10大高校是哪些python
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用Python读取某个csv数据,输出每个院校的每个专业的最高分和最低分
好的,您可以使用Python的pandas库来读取csv数据。你需要使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv数据。以下是读取csv数据的代码示例:
```
import pandas as pd
# 读取csv数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 输出每个院校的每个专业的最高分和最低分
grouped_data = data.groupby(["院校名称", "专业名称"])["分数"].agg(["max", "min"])
print(grouped_data)
```
这段代码中,我们首先导入了pandas库,并使用read_csv()函数读取了名为"data.csv"的csv文件。然后,我们使用groupby()函数将数据按照院校名称和专业名称进行分组,之后使用agg()函数计算每个组的最高分和最低分。最后,我们打印输出了每个院校的每个专业的最高分和最低分。
希望我的回答能够帮到您。