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。

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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

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