dict1 = { "姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"], "性别": ["男", "女", "男", "男"], "语文": [85, 92, 80, 66], "数学": [88, 95, 81, 76], "英语": [86, 80, 78, 67] } df1 = pd.DataFrame(dict1) print(df1) dfGroup1 = df1.groupby("性别")["性别"].count() # 统计男女生人数 # dfGroup2 = df1["性别"].value_counts() # 统计不同元素出现的次数 # print(dfGroup2) # dfGroup1.plot(kind="bar") # plt.show() dfgroup2 = df1.groupby("性别")[["语文", "数学", "英语"]].mean() print(dfgroup2) dfgroup2.plot(kind="bar") plt.show()

这段代码使用了Python的pandas库，创建了一个包含学生信息的字典dict1，并将其转化为DataFrame格式的数据表df1。然后使用groupby()方法对性别进行分组，并统计不同性别的人数，结果存储在dfGroup1中。接着使用groupby()方法对性别进行分组，并计算不同性别学生在语文、数学、英语三门课程上的平均成绩，结果存储在dfgroup2中。最后，将dfgroup2的结果用柱状图进行可视化展示。

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字典 aDict =("张三":76,"李四":45,"王五":83,"赵六":66) 打印字典中每个人名不打印分数

可以使用以下代码实现：

aDict = {"张三":76, "李四":45, "王五":83, "赵六":66}
for name in aDict.keys():
    print(name)

输出结果为：

张三
李四
王五
赵六

字典 aDict =("张三":76,"李四":45,"王五":83,"赵六":66) 将字典中每人的分数提高5分

可以使用以下代码实现：

aDict = {"张三":76, "李四":45, "王五":83, "赵六":66}

for key in aDict:
    aDict[key] += 5

print(aDict)

输出结果为：

{'张三': 81, '李四': 50, '王五': 88, '赵六': 71}

这段代码会遍历字典中的每个键值对，将每个人的分数加上5分，最后输出修改后的字典。