from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
from pylab import mpl
# 2018年上海部分高校錄取分數綫与2017年相比可视化展示，并展示分数变化较高的院校专业情况。再通过2019年高考相应档次考分累计人数统计各院校易进率。
!type F:\PY数据分析练习\2019shgkdata.csv
df = pd.read_csv(open(r'F:\PY数据分析练习\2019shgkdata.csv'))
df
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib库
%matplotlib inline
df2 = df.drop(['排行','代码','分数变化','2019累计人数','考分占比%'],axis=1) #删除列
df2
df2.plot(kind='barh') #图示各院校2018与2017投档线的分数变化
图片发自简书App
df.plot(kind='bar',x='university',y='分数变化') #图示各院校2018与2017投档线分数变化比较大的院校。
图片发自简书App
df.plot(kind='barh',x='university',y='考分占比%') #图示2019考生与2018年投档线相对应的考分可以考进各院校的比例
图片发自简书App
