1. (2024·) 某校為了支持學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)步，特設(shè)補(bǔ)弱支持，每位學(xué)生可以根據(jù)自身學(xué)習(xí)情況，從語(yǔ)數(shù)英物化生政史地技這10門科目中，選擇不超過(guò)兩門科目作為自己的補(bǔ)弱科目，這些選擇的數(shù)據(jù)已存儲(chǔ)于"student.xlsx"文件中，部分?jǐn)?shù)據(jù)如1圖所示：

1圖

2圖

1. （1） 首先，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，篩選出那些補(bǔ)弱科目數(shù)不符合學(xué)校規(guī)定（超出兩門）的學(xué)生記錄，以便通知他們重新選擇補(bǔ)弱科目，Python程序如下：

   import pandas as pd

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi','SimHei','FangSong'] #設(shè)置中文字體

   df = pd.read_excel( "student.xlsx" )

   df_err = df[    ▲    ]

   請(qǐng)?jiān)凇幪钊牒线m的代碼。

3. （2） 數(shù)據(jù)整理并修正后，分析各班各科目的選擇人數(shù)，以及各科目選擇人數(shù)占總?cè)藬?shù)比例。

   

   km = ["語(yǔ)文","數(shù)學(xué)","英語(yǔ)","物理","化學(xué)","生物","政治","歷史","地理","技術(shù)"]

   df1 = df . groupby( "班級(jí)" ) . 

   print( df1 ) #2圖所示

   #刪除“姓名”和“科目數(shù)”列

   df2 = df1 . drop(["姓名","科目數(shù)"] , axis = 1)

   g = df2 . sum() #g為Series對(duì)象

   #統(tǒng)計(jì)各科目的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例

   for k in km:

    per = / len( df ) * 100

   print(k , "比例為:" , round(per,2) , "%") 

   x = 

   y = g . values

   plt.bar( x , y ) #3圖所示

   plt.title("各科補(bǔ)弱比例對(duì)比") 

   plt.show()