1. 小王收集“2020年全省各市、县城乡居民收入情况”数据，保存在D盘下“2020年城乡居民收入情况.xlsx”Excel文档，如图-1所示。现在利用pandas模块进行数据处理。

计算各县市区的“城镇居民收入”（城镇居民收入=工资性收入+经营净收入+财产净收入+转移净收入）

根据“城镇居民收入”值对各市县区进行排位（值大在前，值相同位次相同）

根据全省十一城市的“城镇居民收入”画出图表，如图-2所示。

1. （1） 以下Python程序实现上述功能，请在划线处填入合适的代码。

   import pandas as pd

   import matplotlib.pyplot as plt

   df = pd.read_excel

   n = len(df)

   sj = 0

   for i in df.columns[4:]:

       sj =

   df["城镇居民收入"] = sj

   #按“城镇居民收入”为关键字降序排序

   df = df.sort_values("城镇居民收入",ascending = False)

   df = df. reset_index(drop=True)    #重置索引

   df["排位"] = 1

   for i in range(1, n):

       if df.at[i,"城镇居民收入"] == df.at[i - 1,"城镇居民收入"]:

           df.at[i,"排位"] =

       else:

               df.at[i,"排位"] =  i + 1

   df1 = round(df.groupby("市区", as_index = True).mean(),1) #按“市区”为关键字分组求平均值并保留1位小数，as_index = True表示将“市区”作为索引

   plt.figure(figsize=(10,6))

   plt.rcParams['font.family']=['SimHei']           #显示汉字

    #绘制水平柱形图(条形图)

   plt.title('2020年全省各市城镇居民收入情况',fontsize = 20) #设置图表标题文字

   plt.show()

3. （2） 方框处代码应为（   ）

   A . plt.barh(df1.市区,df1.城镇居民收入) B . plt.barh(df1.index,df1.城镇居民收入) C . plt.plot(df1.市区,df1.城镇居民收入) D . plt.plot(df1.index,df1.城镇居民收入)