經(jīng)過(guò)之前的學(xué)習(xí)，我們現(xiàn)在可以做一個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)了，比如計(jì)數(shù)，這是最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)。在本教程中，我們將使用Pandas庫(kù)來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中各個(gè)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的數(shù)目。首先，讓我們引入Pandas，并從CSV文件中讀取數(shù)據(jù)查

經(jīng)過(guò)之前的學(xué)習(xí)，我們現(xiàn)在可以做一個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)了，比如計(jì)數(shù)，這是最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)。在本教程中，我們將使用Pandas庫(kù)來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中各個(gè)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的數(shù)目。首先，讓我們引入Pandas，并從CSV文件中讀取數(shù)據(jù)查看前三行數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)被正確讀取。

```python

import pandas as pd

data _csv('data.csv')

print(data.head(3))

```

選擇需要統(tǒng)計(jì)的列

如果我們想要統(tǒng)計(jì)"專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)"這一列的數(shù)據(jù)，我們需要學(xué)會(huì)如何選擇這一列。在Pandas中，我們可以使用`value_counts()`方法來(lái)進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。

```python

major_counts data['專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)'].value_counts()

print(major_counts)

```

繪制柱形圖

為了更直觀(guān)地展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果，我們可以使用Pandas的`plot`方法來(lái)繪制柱形圖。如果想要保存這幅圖像，我們可以使用`get_figure()`和`savefig()`方法。最后，我們可以在指定路徑下找到保存的圖片文件，這就是我們繪制好的柱狀圖了。

```python

import as plt

major_(kind'bar')

plt.title('Students in Each Major')

plt.xlabel('Major')

plt.ylabel('Number of Students')

('')

()

```

通過(guò)以上步驟，我們成功地使用Pandas進(jìn)行了數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)，并繪制了相應(yīng)的柱形圖，希望這對(duì)你有所幫助。在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析工作中，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化是非常重要的環(huán)節(jié)，能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)背后的含義。如果你對(duì)數(shù)據(jù)處理和可視化有興趣，不妨多多嘗試，探索更多有趣的數(shù)據(jù)分析方法吧！