使用jupyter写一段程序，将film.csv内的地区，总票房还有排名这三列数据以世界地图的形式呈现出来，进行可视化，其中总票房这一数据内有美元标识符和千分号

以下是使用Python和Pandas库进行数据处理和可视化的示例代码：

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import plotly.express as px

然后，我们读取film.csv文件并选择需要的列：

data = pd.read_csv('film.csv', usecols=['Area', 'Total box office', 'Rank'])

接下来，我们需要对Total box office列进行数据清洗，去除美元符号和千分号，并将其转换为浮点数：

data['Total box office'] = data['Total box office'].str.replace('$', '').str.replace(',', '').str.replace('%', '').astype(float)

现在，我们可以使用plotly.express库创建世界地图，并将Total box office和Rank数据映射到颜色和大小上：

fig = px.scatter_geo(data, locations="Area", color="Total box office",
                     hover_name="Area", size="Rank",
                     projection="natural earth")
fig.show()

最后，我们可以使用show()方法显示世界地图可视化结果：

fig.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import plotly.express as px

data = pd.read_csv('film.csv', usecols=['Area', 'Total box office', 'Rank'])

data['Total box office'] = data['Total box office'].str.replace('$', '').str.replace(',', '').str.replace('%', '').astype(float)

fig = px.scatter_geo(data, locations="Area", color="Total box office",
                     hover_name="Area", size="Rank",
                     projection="natural earth")

fig.show()