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小吴收集了2020年之前历届世界杯数据并进行汇总，制作了“历年世界杯各国数据.xlsx文件，具体内容结构如图a（部分数据）所示。

（1）从图a中可看到土耳其的比赛场数为“20”，与胜、平、负场数之和不相等，该问题属于______。
A．数据缺失 B．数据重复 C．逻辑错误 D．格式不一致
（2）现要找出非洲总进球数前3名的国家（不考虑并列情况），核心代码如下：
df=pd.read_excel("历年世界杯各国数据.xlsx")

print(df)
则方框处可选代码是______（按数据处理先后顺序填序号）。
①df=df.groupby("所属大洲")
②df=df[:3]
③df=df.sort_values("进球数",ascending=False)
④df=df[df["所属大洲"]=="非洲"]
⑤df=df["非洲"]
（3）小吴收集了英格兰在2022年世界杯中的5场比赛的数据并存储在文件“英格兰.xlsx”中，结构如图b所示。现编写程序，将数据处理后合并到“历年世界杯各国数据.xlsx”文件中，核心代码如下，请在划线处填写合适的代码。

df1=pd.read_excel("历年世界杯各国数据.xlsx")
df2=pd.read_excel("英格兰.xlsx")
for i in range(len(df1)):

if df1.at[i,"球队"]=="英格兰":

______

break

for line in df2.values:

goal=line[2]; lost=line[3]

if goal>lost:

df1.at[index,"胜"]+=1

elif goal<lost:

df1.at[index,"负"]+=1

else:

df1.at[index,"平"]+=1   

______

df1.at[index,"进球数"]+=goal

df1.at[index,"失球数"]+=lost

df1.at[index,"净胜球"]+=goal-lost

df1.to_excel("(new)历年世界杯各国数据.xlsx",index=False)#去除索引保存文件
（4）读入文件“(new)历年世界杯各国数据.xlsx”并制作了如图c所示的柱形图，核心代码如下。若要更换图表类型，则应修改______处的代码

df1=pd.read_excel("(new)历年世界杯各国数据.xlsx")
df1=df1.sort_values("进球数",ascending=False)       #①
df1=df1[df1["所属大洲"]=="南美洲"]
df1=df1[["球队","进球数"]]             #②
df1.plot.bar(x="球队",y="进球数")       #③
plt.show()             #④