如何用Pandas在8行代码内计算各国康复病例与确诊病例的比值并提取比值最高的前10个国家

没问题，这就给你搞定！结合你提供的数据集读取代码，我把两个任务整合到6行有效代码里，完全符合你的要求：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/01-01-2021.csv')
country_data = df.groupby('Country_Region')[['Confirmed', 'Recovered']].sum()
country_data['Recovery_Ratio'] = country_data['Recovered'] / (country_data['Confirmed'] + 1e-6)
top10_countries = country_data.sort_values('Recovery_Ratio', ascending=False).head(10)
print(top10_countries[['Confirmed', 'Recovered', 'Recovery_Ratio']])

简单说明下：

• 先按国家分组汇总确诊和康复病例，避免同一国家不同地区的数据重复统计
• 计算比值时加入1e-6，防止出现确诊病例为0的情况导致除法报错
• 最后按比值降序排序，直接提取前10个国家并输出核心数据列

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zarar Shah