小张同学为了更好地了解冬奥会，从网上收集了历届冬奥会各个项目比赛信息，收集到的部分数据如图1所示：
图1
图2
为分析数据，小张编写了如下程序：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #正常显示中文标签
df=pd.read_csv("dongao.csv")
#删除所有未获得奖牌的记录，并将奖牌列中的"G"修改为"金牌"，"S"修改为"银牌"，"B"修改为"铜牌"
jp={'G':'金牌','S':'银牌','B':'铜牌'}
for i in df.index:
if
________:
df=df.drop(i)
else:
df.at[i,'奖牌']=jp[df.at[i,'奖牌']]
#对输入国家每届的奖牌数进行统计，并制作相应图表，如图2所示：
nt=input("请输入国家名称：")
df1=df[df['国家']==nt]
df3=pd.DataFrame(df2)
#将分组后数据生成新的二维结构，索引为“届次”，列标题为“奖牌”
x=df3.index
y=
_______plt.title(nt+"历年冬奥会奖牌趋势图")
plt.
___(x,y)
plt.show()
（1）在划线处填上合适的代码。
（2）为了最后能显示某国历届冬奥会奖牌变化，需在加框处添加的语句为
( )（多选）
A.df2=df1.groupby('奖牌')
df2=df1.届次.count() | B.df2=df1.groupby('届次')
df2=df2['奖牌'].count() |
| C.df2=df1.groupby('奖牌')['届次’].count() | D.df2=df1.groupby('届次').奖牌.count() |
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