示例代码

可以看到数据不是很规范，城市名称既有中文又有英文，而且上海被存储为ShangHai和Shanghai。

对于上海的问题，我们将拼音全部改为小写即可；

对于中文和拼音混用的问题，可以使用相应的python库（如库pinyin）将中文转换为拼音后作统计。

import pinyin
#选择中国的数据
df = star[star["Country"]=="CN"]df1 = df.copy()
#将城市名改为小写
df1["City"] = df1["City"].apply(lambda x:x.lower())
# df1.shape
# df2 = df1.copy()
#将汉字城市名改为小写拼音
df1["City"] = df1["City"].apply(lambda x:pinyin.get(x, format="strip", delimiter="")[0:-3]) #去掉“市”的拼音
#统计每个城市的星巴克数量
df1 = df1.groupby(["City"]).size().sort_values( ascending=False)
df1.head(10)

City
shanghai     542
beijing      234
hangzhou     117
shenzhen     113
guangzhou    106
hong k       104
chengdu       98
suzhou        90
nanjing       73
wuhan         67
dtype: int64

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