Python课程设计，对Python数据分析的图书进行分析的代码

这是一个Python数据分析的图书分析代码的示例。假设我们有一份图书清单，其中包括书名、作者、出版社、出版日期和价格。我们想要对这些图书进行分析，例如找出最贵的图书、最受欢迎的作者等等。

import pandas as pd

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

# 找出最贵的图书
most_expensive = books.loc[books['price'].idxmax()]

# 找出最受欢迎的作者
popular_author = books.groupby('author')['book_title'].count().idxmax()

# 找出价格最高的出版社
most_expensive_publisher = books.groupby('publisher')['price'].max().idxmax()

# 找出最近出版的图书
latest_book = books.loc[books['publication_date'].idxmax()]

# 输出结果
print('最贵的图书是：', most_expensive['book_title'])
print('最受欢迎的作者是：', popular_author)
print('价格最高的出版社是：', most_expensive_publisher)
print('最近出版的图书是：', latest_book['book_title'])

在这个示例中，我们使用了pandas库来读取和处理数据。我们首先读取了一个名为books.csv的文件，然后使用pandas的函数来找出最贵的图书、最受欢迎的作者、价格最高的出版社和最近出版的图书。最后，我们输出了这些结果。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的数据和分析需求来编写适合自己的代码。