请问 352 个城市中所有 35200 个景点评分的最高分（Best Score，简称 BS）是多少？全国有多少个景点获评了这个最高评分（BS）？获评了这个最高评分（BS）景点最多的城市有哪些？依据拥有最高评分（BS）景点数量的多少排序，列出前 10 个城市。
:数据准备
解题步骤
读取所有城市的景点评分数据：
我们需要将所有城市的 CSV 文件合并到一个 DataFrame 中。
计算最高评分（BS）：
从合并后的 DataFrame 中找出所有景点评分的最高分。
统计获得最高评分的景点数量：
统计每个城市中获得最高评分的景点数量，并找出这些城市中获得最多的前 10 个城市。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltdef generate_mock_data(num_cities=352, num_sights_per_city=100):data = []for city_id in range(1, num_cities + 1):for sight_id in range(1, num_sights_per_city + 1):data.append({'city_id': city_id,'sight_name': f'Sight_{city_id}_{sight_id}','score': np.random.randint(60, 101)  # 评分在60到100之间})return pd.DataFrame(data)mock_data = generate_mock_data()# 找到每个城市评分最高的景点
city_best_scores = mock_data.loc[mock_data.groupby('city_id')['score'].idxmax()]# 找到所有景点的最高评分（BS）
best_score = city_best_scores['score'].max()# 统计全国有多少个景点获得了这个最高评分（BS）
num_best_sights = (mock_data['score'] == best_score).sum()# 统计每个城市有多少个景点获得了这个最高评分（BS）
city_best_sight_counts = mock_data[mock_data['score'] == best_score]['city_id'].value_counts().head(10)# 创建一个DataFrame用于可视化
visual_data = city_best_sight_counts.reset_index()
visual_data.columns = ['city_id', 'count']# 使用Seaborn进行增强样式的条形图可视化
plt.figure(figsize=(14, 10))
sns.barplot(x='city_id', y='count', data=visual_data, palette='viridis')# 添加标题和标签
plt.title(f'Top 10 Cities with the Most Best Scored Sights (BS = {best_score})', fontsize=16)
plt.xlabel('City ID', fontsize=14)
plt.ylabel('Number of Best Scored Sights', fontsize=14)# 显示图表
plt.show()# 打印结果
print(f'最高评分（BS）：{best_score}')
print(f'获得最高评分（BS）的景点数量：{num_best_sights}')
print(f'拥有最多最高评分（BS）景点的前10个城市：')
print(city_best_sight_counts)

这不是完整代码。

要解决这个问题，我们需要分析一个包含352个城市和每个城市100个景点评分的旅游景点数据集。目标是找出所有景点评分中的最高分，以及获得最高评分景点最多的城市。以下是解题和建模过程：
数据预处理
读取数据：读取每个城市的csv文件，提取每个景点的信息。
提取评分信息：从每个景点的信息中提取评分，并记录每个景点的名称和评分。
找出最高评分（Best Score，BS）
找出最高评分：遍历所有景点，找出最高评分。
找出获得最高评分（BS）的景点数量
统计最高评分景点：统计每个城市中获得最高评分的景点数量。
找出拥有最多最高评分（BS）景点的城市
排序城市：根据每个城市中最高评分景点的数量进行排序，找出前10个城市。

老外游中国—重要

【文档】2024 华数杯C题老外游中国解题文档

https://docs.qq.com/doc/DU1RBWG9aUXVUYUhF

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压缩包包含以下内容：
● 解题代码（已打包，可运行）
● 代码解析
● 解题思路
● 完整解题文章(37页）

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