一、目标

现在我们有全球排名靠前的10000本书的数据，那么请统计一下下面几个问题：
1、不同年份书的数量
2、不同年份的书的平均评分情况

二、获取数据

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\simfang.ttf")

df = pd.read_csv("./books.csv")

三、实现目标1

df = df[pd.notnull(df["original_publication_year"])].groupby(by="original_publication_year").count().iloc[:,0]

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
_x = df.index
_y = df.values
plt.bar(list(range(len(_x))),_y,color="green")
plt.xticks(list(range(len(_x)))[::10],_x[::10].astype(int),rotation=45)
plt.xlabel("年份",fontproperties=my_font)
plt.ylabel("当年书的数量",fontproperties=my_font)
plt.title("不同年份出版书的数量（样本：10000本）",fontproperties=my_font)
plt.show()

四、实现目标2

# 验证公元前1750年的那本书的平均分是否为3.63分
# t= df[df["original_publication_year"]==-1750.0]
# print(t["average_rating"])

df=df[pd.notnull(df["original_publication_year"])].groupby("original_publication_year").mean()["average_rating"]

# 绘图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
_x = df.index
_y = df.values

plt.plot(range(len(_x)),_y,color="green")
plt.xticks(list(range(len(_x)))[::10],_x[::10].astype(int),rotation=45)
plt.xlabel("年份",fontproperties=my_font)
plt.ylabel("书的平均评分",fontproperties=my_font)
plt.title("不同年份书的平均评分情况(样本：10000本书)",fontproperties=my_font)
plt.show()