1. (2022高二下·湖州期中) 小张同学为了更好地了解冬奥会，从网上收集了历届冬奥会各个项目比赛信息，收集到的部分数据如图1所示：

图1

图2

为分析数据，小张编写了如下程序：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']       #正常显示中文标签

df=pd.read_csv("dongao.csv")

#删除所有未获得奖牌的记录,并将奖牌列中的"G"修改为"金牌"，"S"修改为"银牌"，"B"修改为"铜牌"

jp={'G':'金牌','S':'银牌','B':'铜牌'}

for i in df.index:

if     ①       :

        df=df.drop(i)

else:

        df.at[i,'奖牌']=jp[df.at[i,'奖牌']]

#对输入国家每届的奖牌数进行统计，并制作相应图表，如第14题图2所示：

nt=input("请输入国家名称：")

df1=df[df['国家']==nt]

 

df3=pd.DataFrame(df2)  #将分组后数据生成新的二维结构，索引为“届次”，列标题为“奖牌”

x=df3.index

y=      ②       

plt.title(nt+"历年冬奥会奖牌趋势图")

plt.       ③         (x,y)

plt.show()

1. （1） 在划线处填上合适的代码。
   ①②③
3. （2） 为了最后能显示某国历届冬奥会奖牌变化，需在加框处添加的语句为(     )（多选）

   A . df2=df1.groupby('奖牌')

   df2=df1.届次.count() B . df2=df1.groupby('届次')

   df2=df2['奖牌'].count() C . df2=df1.groupby('奖牌')['届次’].count() D . df2=df1.groupby('届次').奖牌.count()