【Python123题库】#研究生录取数据分析A #图书数据分析（A）
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Python123题库
- 研究生录取数据分析A
- 图书数据分析（A）
研究生录取数据分析A
描述
本题附件包含500名国际高校的研究生申请人的相关信息和预测的录取概率数据。
下表为文件中字段及对应含义：
| Serial No | GRE Score | TOEFL Score | University Rating | SOP | LOR | CGPA | Research | Chance of Admit |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 编号1-500 | GRE分数 | 托福分数 | 本科大学排名分 | 个人陈述分数 | 推荐信分数 | 本科绩点 | 研究经历（1/0） | 录取概率（0-1之间） |
研究经历：1代表有，0代表无
录取概率：0-1之间的小数，如0.73代表73%
请按照下列要求对文件中数据进行统计和分析，并严格按照下面所示格式输出结果。
（描述中示例仅为格式示例，数据与测试用例无关）
输入一个数据n
1：如果n为’1’，抽取数据中录取概率大于等于80%的记录，计算其中大学排名评分大于等于4分的百分比，程序结束。
| 1 | Top University in >=80%:11.11% |
|---|
2：如果n为’Research’，分别统计和输出录取概率大于等于90%的学生和录取概率小于等于70%的学生中，有研究经历的学生占比，程序结束。（百分比保留两位小数）
| Research | Research in >=90%:91.03% Research in <=70%:22.10% |
|---|
3：如果n为’2’，输出录取概率大于等于80%的学生中TOEFL分数的平均分，最高分和最低分，程序结束。（保留两位小数）
| 2 | TOEFL Average Score:300.12 TOEFL Max Score:323.00 TOEFL Min Score:299.00 |
|---|
4：如果n为’3’，输出录取概率大于等于80%的学生中绩点的平均分，最高分和最低分，程序结束。（保留三位小数）
| 3 | CGPA Average Score:4.333 CGPA Max Score:4.910 CGPA Min Score:4.134 |
|---|
5：如果非以上输入，则输出’ERROR’，程序结束。
附件
admit2.csv
图书数据分析（A）
类型：文件
描述
读取附件中的图书数据信息，并按照下列要求对数据进行统计分析（文件编码为GBK）
文件包含信息格式：编号,书名,出版社,现价,原价,评论数,推荐指数
其中评论数形式为’1290021条评论’，书名可能包含书的简单描述，形如’雪落香杉树(福克纳奖得主，全球畅销500万册)'。
要求：
输入一个字符串
- 输入是’record’，统计输出图书数据的总数量，格式见示例
- 输入是’rank’，需要再输入一个书籍编号，分别输出编号对应的书籍信息（编号,书名,出版社,现价,原价,评论数,推荐指数），格式见示例
- 输入是’maxcomment’，输出评论数量最多的10本书的书名和评论数，按评论数量降序排序，格式见示例
- 输入是’maxname’，需要再输入一个数值n，输出书名最长的n本书的名字，按书名长度降序排序，格式见示例
- 非以上输入，输出’无数据’
下列示例仅表明输入输出格式，输出的数据不是本题答案数据
示例 1
输入：record
输出：600
示例 2
输入：
rank
188
输出：
188
全球通史:从史前史到21世纪(第7版修订版上下册，当当独家赠送全球通史主题笔记本)
北京大学出版社
59.6
96
286574条评论
100%推荐
示例 3
输入：
maxcomment
输出：
追风筝的人(2018年新版) 2444573条评论
活着(2017年新版) 2278231条评论
东野圭吾：解忧杂货店(胡歌、王俊凯、刘昊然倾情推荐，东野圭吾长篇小说代表作，这家店帮你找回内心流失的东西) 2132927条评论
.....
.....
示例 4
输入：
maxname
2
输出：
戒了吧，拖延症――写给年轻人的拖延心理学(人生有限，拖延有害，彻底告别拖延带来的恐惧和焦虑。学会时间管理，看这一本就足够， 终结拖延症，你就已经成功超越了93%的人)
银火箭少年科幻系列(8册。亚洲首位“雨果奖”得主刘慈欣主编，根据《流浪地球》改编的电影大年初一上映。套装内图书获银河奖特等奖等多项国际大奖，全球销量超500万册)
示例 5
输入：python
输出：无数据
附件
CBOOK.csv