import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv",encoding='gbk')将汽车的传动方式（trany）改为“Auto”和”Manual”。统计不同类型的记录数量

这段代码片段中，首先导入了matplotlib.pyplot和pandas库，并对字体进行了设置以支持中文显示。然后使用pandas的read_csv函数读取了名为“vehicles-数据.csv”的csv文件，通过设置encoding参数为'gbk'来解决中文乱码问题。

接下来，需要将汽车的传动方式（trany）改为“Auto”和”Manual”。可以使用pandas的replace函数来实现：

df["trany"].replace({"Automatic (A1)": "Auto", "Automatic (AV)": "Auto", "Automatic (S1)": "Auto", "Automatic (S5)": "Auto",
                     "Automatic (S6)": "Auto", "Automatic (S7)": "Auto", "Automatic (variable gear ratios)": "Auto",
                     "Manual 5-spd": "Manual", "Manual 6-spd": "Manual", "Manual 7-spd": "Manual",
                     "Manual(M7)": "Manual", "Manual(M6)": "Manual"}, inplace=True)

在这个实现中，将“Automatic (A1)”，“Automatic (AV)”等传动方式替换为“Auto”，将“Manual 5-spd”等传动方式替换为“Manual”。使用pandas的inplace参数将修改应用到原始数据中。

最后，可以使用value_counts函数来统计不同类型的记录数量：

counts = df["trany"].value_counts()
print(counts)

这个函数将返回一个Series，其中包含不同类型的记录数量。例如，输出结果可能为：

Auto      22405
Manual     3558
Name: trany, dtype: int64

其中，“Auto”类型的记录数量为22405，“Manual”类型的记录数量为3558。