(风景名胜区.csv) 1、输出旅游占地面积最大的省份名称 2、按照游客量高低输出省份名称 3、获取游客量前五名的景点,绘制一张折线图,行索引为前五名的景点名称,列索引为前五名的景点游客量,设置X轴标签、Y轴标签、标题、图例 4、绘制一张折线图,行索引为省份,列索引为该省份景点平均游客量,设置X轴标签、Y轴标签、标题、图例
时间: 2023-07-10 17:07:01 浏览: 51
1. 输出旅游占地面积最大的省份名称
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='gbk')
# 按照省份分组,计算每个省份的占地面积之和
grouped = data.groupby('省份')['占地面积'].sum()
# 找到占地面积最大的省份
max_area_province = grouped.idxmax()
print(max_area_province)
```
2. 按照游客量高低输出省份名称
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='gbk')
# 按照省份分组,计算每个省份的游客数量之和
grouped = data.groupby('省份')['游客数量'].sum()
# 按照游客数量从大到小排序
sorted_grouped = grouped.sort_values(ascending=False)
# 输出省份名称
print(sorted_grouped.index.tolist())
```
3. 获取游客量前五名的景点,绘制一张折线图
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='gbk')
# 按照景点名称分组,计算每个景点的游客数量之和
grouped = data.groupby('景点名称')['游客数量'].sum()
# 按照游客数量从大到小排序,获取前五名景点
top5 = grouped.sort_values(ascending=False)[:5]
# 构造折线图数据
x = top5.index.tolist()
y = top5.values.tolist()
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('景点名称')
plt.ylabel('游客数量')
plt.title('前五名景点游客数量折线图')
plt.legend(['游客数量'])
plt.show()
```
4. 绘制一张折线图,行索引为省份,列索引为该省份景点平均游客量
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='gbk')
# 按照省份和景点名称分组,计算每个景点的平均游客数量
grouped = data.groupby(['省份', '景点名称'])['游客数量'].mean()
# 按照省份分组,计算每个省份的景点平均游客数量之和,再除以景点数量得到省份的景点平均游客数量
grouped = grouped.groupby('省份').sum() / grouped.groupby('省份').count()
# 构造折线图数据
x = grouped.index.tolist()
y = grouped.values.tolist()
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('省份')
plt.ylabel('景点平均游客数量')
plt.title('各省份景点平均游客数量折线图')
plt.legend(['景点平均游客数量'])
plt.show()
```