1. (2022高二下·温州期中) 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']        #使图形中的中文标签正常显示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) #将分组后的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。

   ① ② ③ 

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( )