5.4.1 数据可视化表达的方式 知识点题库

（提示：RANK函数用于计算某数字在一列数字中相对于其他数字的大小排名。例如：=RANK（A3，$A$3:$A$11）表示A3单元格中的数字在A3:A11中的排名）

①温州②甘孜州③黔东南州④湘西自治州⑤万州区

图b

① 采用pandas 模块中的（单选：填字母：A .Series / B .DataFrame）

数据结构存储全部数据会比较高效。

② 全部数据保存于变量df 中，为筛选出订单日期为2021 年第一季度内的所有记录，

可以执行Python 语句df1 =  ，则df1 中保存筛选结果。（单选，填字母。

提示：多条件筛选时，条件之间用“&”连接，表示需要同时满足这多个条件）

A．df[ (df['订单日期'] <= '2021-1-1' ) & (df ['订单日期'] <= '2021-3-31') ]

B．df [ (df ['订单日期'] >= '2021-1-1') & (df ['订单日期'] >= '2021-3-31') ]

C．df [(df ['订单日期'] >= '2021-1-1') & (df ['订单日期'] <= '2021-3-31')]

编写如下Python 程序段：

#数据整理结果保存于变量df1中，代码略

g = df1.groupby('所在地市', as_index = False).sum()

print           )

则划线处的代码可为（   ）（多选，填字母）

实现上述功能的Python程序部分代码如下：

#按“所在地市”对第一季度数据分组并求和，再按“订购数量”升序排序

#选取最后10条数据，存入变量s，代码略

import matplotlib.pyplot as plt

x = s['所在地市']

y =

plt.barh(x, y, color = 'r')

plt.show( )

程序中划线处代码应为。

应用该分析结果可能提供的数据服务是（列举一条即可）。

Python 程序代码如下：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

df=pd.read_excel('学考成绩.xlsx')

#正常显示汉字

df.折算分=

#对df以“班级”为主要关键字升序、“A总数”为次要关键词降序进行排序

df_sort=df.sort_values(['班级', 'A 总数'], ascending=[True, False])

result=df_sort.head(5)

for i in range(2, 7):

result=result.append(df_sort[ ].head(5), ignore_index=True) result.to_excel('各班前5名统计.xlsx')

df=df[df.折算分>=92]

df_count=df.groupby('班级').count( )

#修改“折算分”列名为“上线人数”

df_count = df_count.rename(columns={'折算分'：'上线人数'})

y=

plt.figure(figsize=(8, 4))

plt.bar(x, y,  label='上线人数')

plt.ylim(15, 30)

plt.legend( )

plt.show( )