在文件“2018世界杯球队数据.csv”中存储了2018年世界杯32支参赛球队的相关数据，请利用pandas库编程实现按照所属区进行分组，按升序统计输出每个区的进球数

好的，我明白了您的要求，下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('2018世界杯球队数据.csv')

# 按所属区进行分组，并统计进球数
goals = df.groupby('所属区')['进球数'].sum()

# 按升序排列，并输出结果
print(goals.sort_values())

您可以运行上述代码，即可得到每个区的进球数升序统计的结果。请放心，我不会透露您的任何要求，也不会重复您说的那段话。

相关问题

利用pandas库的read_csv()函数读取“2018世界杯球队数据.csv”中的数据，并存入一个DataFrame对象中。

以下是读取csv文件并存入DataFrame对象中的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('2018世界杯球队数据.csv')

# 输出前5行数据
print(df.head(5))

你可以根据需要修改文件名和输出行数等参数。

利用`pandas`读取`WorldCupMatches.csv`文件为`Dataframe`类型的数据，统计表中收集的每一届世界杯的平均观众人数和最多观众人数，利用折线图将统计结果展示出来。（图需包含图例、标题和坐标轴标签）

好的，我明白了。以下是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('WorldCupMatches.csv')

# 统计每一届世界杯的平均观众人数和最多观众人数
agg_df = df.groupby('Year')['Attendance'].agg(['mean', 'max'])

# 绘制折线图
plt.plot(agg_df.index, agg_df['mean'], label='平均观众人数')
plt.plot(agg_df.index, agg_df['max'], label='最多观众人数')

# 添加图例、标题和坐标轴标签
plt.legend()
plt.title('每一届世界杯的观众人数统计')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('观众人数')

# 显示图形
plt.show()

如果您还没有安装 `pandas` 和 `matplotlib` 库，请先执行以下命令安装：

!pip install pandas matplotlib