读取score.csv文件的内容,逐行显示输出

时间: 2023-05-23 19:05:01 浏览: 61
A:以下是Python代码实现: ```python with open('score.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: print(line.strip()) ``` 解释: 1. 使用Python内置的`open`函数打开名为`score.csv`的文件,并将文件对象保存在变量`f`中。 2. 使用`readlines`方法读取整个文件内容,并将每行内容保存在一个列表中。 3. 遍历该列表,使用`strip`方法去除每行末尾的换行符,并使用`print`函数逐行输出。
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读取文件score.csv中的成绩数据,计算平均分并统计其中语文成绩大于等于80,英语成绩大于等于85的学生的每门课程的成绩(结果按平均分从大到小排序),将结果输出至文件result.csv中

### 回答1: 以Python代码的方式读取文件score.csv中的成绩数据,计算平均分并统计其中语文成绩大于等于80,英语成绩大于等于85的学生每门课程的成绩(结果按平均分从大到小排序),将结果输出至文件result.csv中。 ### 回答2: 读取文件score.csv中的成绩数据需要使用Python内置的csv库进行处理。首先,可以使用open函数打开文件并将其读取为一个reader对象。接着,可以使用for循环遍历reader对象,逐行读取其中的数据并进行处理。 计算平均分可以先将每个学生的成绩相加再除以科目数。可以使用一个字典来存储每个学生的成绩信息,其中键为学生姓名,值为一个列表,包含每个科目的成绩。遍历reader对象时,可以将每个学生的成绩信息存储到字典中。 统计语文成绩大于等于80,英语成绩大于等于85的学生需要遍历字典中每个学生的成绩信息,并判断其语文和英语成绩是否满足条件。可以使用一个列表来存储满足条件的学生,其中每个元素也是一个列表,包含学生姓名和各科成绩。 排序可以使用Python内置的sorted函数,按照平均分从大到小进行排序。排序时,可以使用平均分作为关键字进行排序。 最后,将结果输出至文件result.csv中也需要使用csv库。可以使用open函数打开文件,并将其以writer对象的形式进行写入。将满足条件的学生按照指定格式写入文件即可。 下面是一个示例代码: ```python import csv # 打开文件并读取为reader对象 with open('score.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 跳过第一行表头 next(reader) # 存储每个学生的成绩信息 scores = {} for row in reader: if row[0] not in scores: scores[row[0]] = [int(row[1]), int(row[2]), int(row[3])] else: scores[row[0]][0] += int(row[1]) scores[row[0]][1] += int(row[2]) scores[row[0]][2] += int(row[3]) # 统计语文成绩大于等于80,英语成绩大于等于85的学生 qualified_students = [] for name, subject_scores in scores.items(): if subject_scores[0] >= 80 and subject_scores[1] >= 85: avg_score = sum(subject_scores) / 3 qualified_students.append([name, subject_scores[0], subject_scores[1], subject_scores[2], avg_score]) # 按平均分从大到小排序 qualified_students = sorted(qualified_students, key=lambda x: x[4], reverse=True) # 写入结果文件 with open('result.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['姓名', '语文成绩', '英语成绩', '数学成绩', '平均分']) for student in qualified_students: writer.writerow(student[:-1]) ``` ### 回答3: 读取文件score.csv中的成绩数据和计算平均分可以利用Python中的pandas库来实现。首先需要导入pandas库和读取score.csv文件中的数据: ``` python import pandas as pd data = pd.read_csv('score.csv') ``` 接着可以根据数据计算各个学生的平均分,将平均分添加至data数据表中: ``` python average = data.mean(axis=1) data['average'] = average ``` 统计语文成绩大于等于80,英语成绩大于等于85的学生,并将这些学生的数据存储到new_data数据表中: ``` python new_data = data[(data['chinese'] >= 80) & (data['english'] >= 85)] ``` 最后,计算这些学生在每门课程上的平均分并按照平均分从大到小排序,将结果输出至文件result.csv中: ``` python result = new_data.mean().sort_values(ascending=False) result.to_csv('result.csv') ``` 整个程序的完整代码如下所示: ``` python import pandas as pd data = pd.read_csv('score.csv') average = data.mean(axis=1) data['average'] = average new_data = data[(data['chinese'] >= 80) & (data['english'] >= 85)] result = new_data.mean().sort_values(ascending=False) result.to_csv('result.csv') ``` 执行程序后,会生成一个result.csv文件,里面存储着按平均分从高到低排列的各门课程的成绩。

补充下列代码,完成将数据文件‘score.csv’读入列表,文件内容及输出结果如图所示。 注意:不要输入多余的空格,字符串标记请使西文单引号! image.png image.png f=open('score.csv','r+') ls=[[]] for line in f: line= line.strip() ls.append( line.split(',') ) print(ls)

补充后的代码如下所示: ```python f = open('score.csv', 'r+') ls = [[]] for line in f: line = line.strip() ls.append(line.split(',')) print(ls) ``` 这段代码使用`open`函数打开文件`score.csv`,然后使用循环逐行读取文件中的内容。在每一行中,首先使用`strip`方法去掉行末的换行符,然后使用`split`方法将每个学生的信息分割为一个列表。最后,将每个学生的信息列表添加到一个总列表`ls`中。注意,在总列表`ls`中,最开始添加了一个空列表,是为了避免在后续处理中出现索引错误。

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#加载模块 import csv import os import re import jieba import pandas as pd #设置读取情感词典的函数 def read_dict(file): my_dict=open(file).read() wordlist=re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',my_dict) return wordlist positive=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/positive.txt') negative=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/negative.txt') #读取csv文件,并进行处理 results={} with open('C:/Users/xiaomei/Desktop/report.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader=csv.reader(f) for row in reader: text=row[2] text=re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+',' ',text) words=jieba.cut(text) #自定义情感分析函数 def senti_count(text): wordlist1=jieba.lcut(text) wordlist1=[w for w in wordlist1 if len(w)>1] positive_count=0 for positive_word in positive: positive_count=positive_count+wordlist1.count(positive_word) negative_count=0 for negative_word in negative: negative_count=negative_count+wordlist1.count(negative_word) return {'word_num':len(wordlist1),'positive_num':positive_count,'negative_num':negative_count} #生成保存路径 csvf=open('C:/Users/xiaomei/Desktop/情感分析.csv','w',encoding = 'gbk',newline = '') writer=csv.writer(csvf) writer.writerow(('公司名称','年份','总词汇数','正面情感词汇数','负面情感词汇数')) senti_score=senti_count(text) word_num = senti_score['word_num'] positive_num = senti_score['positive_num'] negative_num = senti_score['negative_num'] writer.writerow((company,year,word_num,positive_num,negative_num)) csvf.close()

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