Python用pandas按照“单位名称“分组统计每个单位的人数信息，将人数排名前10的单位和人数用柱状图表示出来。

Python用pandas按照“单位名称“分组统计每个单位的人数信息，将人数排名前10的单位和人数用柱状图表示出来。

2.按照"单位名称"分组统计每个单位的人数信息，将人数排名前10的单位和人数用柱状图表示出来。

前面几步和上一个基本相同，就不多说了。 特殊的就三步：

1.按单位名称进行分组统计

df1 = data.groupby(data['单位名称'])["单位名称"].count()

2.分组结果排序

df2 = df1.sort_values(ascending=False)

3.取排序结果的前10个数据，切片

df3 = df2[0:10]

完整代码：

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 读取 CSV文件生成DataFramedf = pd.read_csv('D:/luohu3.csv')# print(df)print(df.info()) # 获取 DataFrame 的摘要# print(df.head()) # 根据位置返回对象的前n行信息(默认值为5) ，用于快速测试数据集# print(df.describe()) # 生成描述性统计数据，总结数据集分布的集中趋势，分散和形状，不包括 NaN值。# 数据预处理data = df.dropna(0) # 删除所有包含空值的行或列print(data.info())# data = df.drop_duplicates()# print(data.info())df1 = data.groupby(data['单位名称'])["单位名称"].count() # 按单位名称进行分组统计print(df1)df2 = df1.sort_values(ascending=False) # 分组结果排序print(df2)df3 = df2[0:10] # 取排序结果的前10个数据# 绘制图表df3.plot(kind="bar", rot=0)plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaiti'] # 用来正常显示中文（黑体）常用字体包括： Kaiti-楷体； FangSong-仿宋； Microsoft YaHei-微软雅黑plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.show()

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