此问题可以使用Python中的pandas和numpy库进行解决。下面是该问题的代码实现:
import pandas as pd
import numpy as np
# 将歌曲及其播放量读入数据框(数据框名为df)
df = pd.read_csv('songs.csv')
# 使用groupby函数按艺术家名称进行分组,并取每个艺术家的最高播放量(最高播放量名为'views')
artist_views = df.groupby('artist')['views'].max().reset_index()
# 按播放量降序排列
top10 = artist_views.nlargest(10, 'views')
print(top10)
解释:
首先,我们使用pandas的read_csv函数读入一份歌曲及其播放量的csv文件,并将其存储为数据框df。
接下来,我们使用groupby函数将df按照艺术家名称进行分组,并使用max函数获取每个艺术家的最高播放量。由于该操作涉及到艺术家名称和最高播放量两个属性,我们将结果保存在新的数据框artist_views中。
最后,我们使用nlargest函数获取前10个最高播放量的艺术家,并将其打印出来。
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