Python 数据分析与机器学习阶段测试题 已知两个 Excel 表格：学生基本信息表、期末考试成绩表分别用于存放学生 的基本信息（包括姓名、性别、班级）和学生的期末成绩（包括姓名、语文、数 学、英语、总分），部分数据如下图所示（完整数据见学生基本信息表.xls、期末 考试成绩表.xls），完成以下操作。编写程序读取两张表中的数据，并将其根据姓名进行合并，然后将合并 后的数据按照总分从高到低进行排序，总分相同时，根据英语成绩从高到低排序， 并将结果存放在学生期末考试成绩排名表.xls 中，最终表中的部分数据如下。（40 分）

以下是Python代码：

import pandas as pd

# 读取学生基本信息表和期末考试成绩表
info_data = pd.read_excel('学生基本信息表.xls')
score_data = pd.read_excel('期末考试成绩表.xls')

# 根据姓名进行合并
merged_data = pd.merge(info_data, score_data, on='姓名')

# 按照总分和英语成绩进行排序
sorted_data = merged_data.sort_values(by=['总分', '英语'], ascending=[False, False])

# 存储结果到学生期末考试成绩排名表.xls
sorted_data.to_excel('学生期末考试成绩排名表.xls', index=False)

其中，`pd.read_excel` 函数用于读取 Excel 表格数据，`pd.merge` 函数用于合并两张表格，`sort_values` 函数用于排序，`to_excel` 函数用于将结果存储到 Excel 表格中。最终，我们会得到一个按照总分和英语成绩排名的学生期末考试成绩排名表。

相关问题

请利用python编写一个Excel表格，内容是一个学生信息表

您可以使用Python中的pandas模块来创建和操作Excel表格。下面是一个简单的例子，用于创建一个名为“students”的Excel表格，其中包含学生的姓名、年龄和成绩等信息：

import pandas as pd

# 定义学生信息
students = {
    'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Alice'],
    'Age': [18, 19, 20, 21],
    'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F'],
    'Score': [80, 85, 90, 95]
}

# 创建Excel表格
df = pd.DataFrame(students, columns=['Name', 'Age', 'Gender', 'Score'])
df.to_excel('students.xlsx', index=False)

上述代码中，我们首先定义了一个名为“students”的字典，其中包含了每个学生的姓名、年龄、性别和成绩等信息。然后，我们使用pandas模块中的DataFrame函数将这些信息转换为一个表格，并指定了每一列的名称。最后，我们使用to_excel方法将这个表格保存为一个名为“students.xlsx”的Excel文件，其中index=False表示不需要保存索引列。您可以根据实际需要修改列名和数据内容。

Python表格将所有学生成绩信息添加至Excel，生成大数据班成绩表.xlsx

可以使用Python中的pandas库来将学生成绩信息添加至Excel。首先需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码将学生成绩信息添加至Excel：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '语文成绩': [80, 90, 85],
    '数学成绩': [75, 85, 90],
    '英语成绩': [85, 80, 95]
})

# 将DataFrame写入Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('大数据班成绩表.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

以上代码会创建一个包含学生成绩信息的DataFrame对象，并将其写入名为“大数据班成绩表.xlsx”的Excel文件中。其中，`to_excel`方法的`index`参数用于控制是否在Excel中显示索引列。如果`index`设置为False，则不会显示索引列。