1. (2023·绍兴模拟) 一球迷收集了近3个赛季的CBA比赛数据，每个赛季的数据分别保存在独立文件中，如图a所示，文件中数据记录格式如图b所示，以球员“布莱克尼”的“二分”数据“7.9-16.3”为例，7.9表示二分球平均命中数量，16.3表示二分球平均投篮次数。

该球迷想根据历史赛季数据预测各球队下个赛季的首发阵容，编写了如下Python程序，请回答下列问题：

import pandas as pd

def readData(file):

    df=pd.read_excel(file)    #读取文件 file 中的数据

    cols={"二分":2,"三分":3,"罚球":1}

    for i in range(len(df)):     #计算每个队员的得分

        for col in cols:

            p=df[col][i].find("-")#在字符串中找到“-”的位置

            n=float(df[col][i][:p])

                     

    return df

1. （1） 定义readData函数，功能为：读取某赛季的excel文件，返回每个队员的得分（得分=二分球命中数量*2+三分球命中数量*3+罚球命中数量。函数代码如下，划线处应填入的代码为       （单选，填字母）。

   A . df["得分"][i]+=n*cols[col] B . df["得分"][i]=n*cols[co1] C . df["得分"]+=n*cols[col] D . df["得分"]=df.二分*2+df.三分*3+df.罚球
3. （2） 定义select函数，功能为:筛选各球队得分最高的5名球员作为首发阵容，并把球员名字及得分存入列表members后返回。其中n号球队各球员名字存入members[2*n]中，得分存入members[2*n+1]中，请在划线处填写合适的代码。

   def select(teams) :

       #teams 是字典变量，如:{"浙江":0,"上海":1}，字典的值代表球队编号

       seasons=["20-21","21-22","22-23"]

       members=[0]*len(teams)*2

       df=readData(seasons[0]+".x1sx")

       for season in :

           file=season+".xlsx"

           df1=readData(file)

           df=pd.concat([df, df1])#合并两个 DataFrame 对象数据

       for team in teams:

           df1=

           df1=df1.groupby("球员" , as_index=False).mean()#计算各球员平均得分

           df1=df1.sort_values("得分",ascending=False).head(5)#按得分降序排序并选取前5名

          

           members[2*n]=df1["球员"].values

           members[2*n+1]=df1["得分"].values

   return members

5. （3） 定义showChart函数，功能为:查询某球队的首发阵容，绘制柱形图，图表如图c所示，程序如下，请在划线处填写合适的代码。

   import matplotlib.pyplot as plt

   def showChart(tean, menbers) :

       n=teams[team]

       plt.bar(,)

       plt.title(team+"队首发阵容")

       plt.show()

   ⑷主程序代码如下。

   teams={"浙江":0,"上海":1,"山东":2,"广东":3,"北京":4}

   members=select (teams)

   while True:

       team=input("输入球队:")

       if team=="" : break

       showChart(team, members)