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 18:21:02 浏览: 135
1. 输出旅游占地面积最大的省份名称:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='utf-8')
max_area = data['占地面积'].max()
province = data[data['占地面积'] == max_area]['所在省份'].values[0]
print(province)
```
2. 按照游客量高低输出省份名称:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='utf-8')
sorted_data = data.sort_values(by='年接待人数', ascending=False)
provinces = sorted_data['所在省份'].unique()
print(provinces)
```
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:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='utf-8')
sorted_data = data.sort_values(by='年接待人数', ascending=False)
top5_data = sorted_data.head(5)
top5_spots = top5_data['名称'].values.tolist()
top5_visitors = top5_data['年接待人数'].values.tolist()
plt.plot(top5_spots, top5_visitors)
plt.xlabel('景点名称')
plt.ylabel('年接待人数')
plt.title('游客量前五名的景点')
plt.legend(['年接待人数'])
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,设置X轴标签、Y轴标签、标题、图例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('风景名胜区.csv', encoding='utf-8')
mean_data = data.groupby('所在省份')['年接待人数'].mean().sort_values(ascending=False)
provinces = mean_data.index.tolist()
mean_visitors = mean_data.values.tolist()
plt.plot(provinces, mean_visitors)
plt.xlabel('省份')
plt.ylabel('景点平均游客量')
plt.title('各省份景点平均游客量')
plt.legend(['景点平均游客量'])
plt.show()
```
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