carID列为csv文件中出租车车牌号，去除表头后每一行表示一个订单，现需用python语言统计出租车完成的订单量数量分布，删除订单量大于200的数据并绘图，横坐标为车辆接收的订单数量，纵坐标为对应订单数量的出租车数量

首先需要使用Python读取CSV文件，并将车辆完成订单数量统计出来。假设CSV文件名为"orders.csv"，代码如下：

import csv

order_counts = {}

with open("orders.csv", newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    next(reader) # skip header row
    for row in reader:
        car_id = row[0]
        if car_id in order_counts:
            order_counts[car_id] += 1
        else:
            order_counts[car_id] = 1

上述代码将CSV文件中的订单数据逐行读取，并统计每辆出租车完成的订单数量，结果存储在一个字典中，字典的键为车牌号，值为订单数量。

接下来，我们需要将订单数量进行分组，并计算每组的出租车数量。代码如下：

from collections import defaultdict

car_counts = defaultdict(int)

for car_id, count in order_counts.items():
    car_counts[count] += 1

上述代码使用了Python标准库中的`defaultdict`，它是一个可以自动初始化值的字典，这里我们将它初始化为0。然后遍历每辆出租车完成的订单数量，将它们按照数量分组，并统计每组的出租车数量。

最后，我们需要删除订单量大于200的数据，并绘制图表。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

filtered_car_counts = {k: v for k, v in car_counts.items() if k <= 200}

x = list(filtered_car_counts.keys())
y = list(filtered_car_counts.values())

plt.bar(x, y)
plt.xlabel("Order Count")
plt.ylabel("Number of Cars")
plt.show()

上述代码首先使用字典推导式将订单量大于200的数据过滤掉，然后将剩余的数据绘制成柱状图。图表的横坐标为订单数量，纵坐标为对应订单数量的出租车数量。

完整代码如下：

import csv
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt

order_counts = {}

with open("orders.csv", newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    next(reader) # skip header row
    for row in reader:
        car_id = row[0]
        if car_id in order_counts:
            order_counts[car_id] += 1
        else:
            order_counts[car_id] = 1

car_counts = defaultdict(int)

for car_id, count in order_counts.items():
    car_counts[count] += 1

filtered_car_counts = {k: v for k, v in car_counts.items() if k <= 200}

x = list(filtered_car_counts.keys())
y = list(filtered_car_counts.values())

plt.bar(x, y)
plt.xlabel("Order Count")
plt.ylabel("Number of Cars")
plt.show()