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10 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() print('dasdsadasd') #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center', color='cyan', label='Top 10 universities') ax.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center', color='springgreen', label='Top 3 universities') ax.set_xticks(range(len(top10))) ax.set_xticklabels(list(top10.keys())) ax.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是读取一个csv文件，处理数据后绘制柱状图。这里有一些可能存在的错误：

1. 在第10行中，`data['Rank'] < 10`的筛选条件可能不正确，可能需要加上括号，即`data[data['Rank'] < 10]`。

2. 在第11行中，`data['Rank'] < 3`的筛选条件可能不正确，需要将`data`改为`topteam`，即`cpteam = topteam[topteam['Rank'] < 3]`。

3. 在第14行中，`winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict()`可能会出现KeyError的错误，因为有些大学可能没有获得前3名，需要先将这些大学从topteam中筛选出来，即`winner = cpteam[cpteam['University'].isin(cpteam['University'].value_counts().index[:3])]['University'].value_counts().to_dict()`。

希望这些提示能够帮到你。如果你还有其他问题或疑问，请告诉我。

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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。

以STU为数据绘制折线图

要绘制上海交通大学队伍的排名折线图，我们需要用到 Matplotlib 库。可以将代码修改如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('icpc-full.csv')

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

# 选取上海交通大学队伍的信息
stu = data[data['University'] == 'Shanghai Jiao Tong University'][['Rank', 'Year']]

# 绘制折线图
plt.plot(stu['Year'], stu['Rank'], marker='o')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Rank')
plt.title('Rank of Shanghai Jiao Tong University')
plt.show()

这样就可以绘制出上海交通大学队伍的排名折线图了。其中，我们使用 `plt.plot()` 函数来绘制折线图，指定 x 轴数据为年份，y 轴数据为排名，同时指定了点的样式为圆点。另外，我们还使用 `plt.xlabel()`、`plt.ylabel()` 和 `plt.title()` 函数来为图表添加轴标签和标题。最后，使用 `plt.show()` 函数来显示图表。