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 12:21:02 浏览: 134
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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