浙江高中教材4.2：百家姓统计分析与绘制

在高中信息技术教材《数据与计算》4.2的实践中，学生们被引导进行一项关于百家姓的统计研究。该章节的核心内容包括三个步骤：数据读取、数据处理以及数据可视化。 首先，导入所需的Python库，如pandas用于数据处理，matplotlib用于绘制图表，以及codecs用于处理中文字符。设置中文显示字体以确保图表的可读性。定义了一个包含常见复姓的列表，如欧阳、司马等，这些复姓将在后续处理中起到关键作用。 在数据读取部分，学生使用codecs.open函数打开名为'names_s.csv'的文件，这是一个小规模的样本数据集，如果原始文件是'nmaes.csv'，则需要相应替换。通过逐行读取文件，判断每个姓氏是否为复姓，如果是，则保留前两个字符，否则仅保留第一个字符，然后将结果存储到列表中。数据以字典形式（{'xing': xing, 'renshu': 0}）创建成DataFrame对象，以便后续操作。 处理数据阶段，创建一个名为'df'的DataFrame，其中列分别为姓氏(xing)和相应的人数(renshu)，初始值均为0。通过循环遍历，统计姓氏出现的次数，并更新renshu列。最终，展示了整理后的数据集，展示了前几行的姓氏和它们在数据中的出现频率。 最后，为了展示数据分析的结果，学生会用matplotlib对姓氏的分布进行可视化。这可能涉及到使用bar或pie图表来呈现姓氏数量的多少，或者根据需求创建更复杂的图表，如直方图或热力图，以更直观地展示当地姓氏构成的情况。通过对数据的深入分析，学生们可以了解当地最常见的姓氏，以及复姓在整体姓氏分布中的占比，从而得出初步的统计结论。 通过这个实践，学生们不仅掌握了使用pandas和matplotlib进行数据分析的基本技能，还锻炼了对实际数据的理解和解读能力，加深了对中文字符处理的理解，以及如何在实际场景中应用统计方法。同时，也培养了他们对姓氏文化或人口学等领域的兴趣。