将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”表增加列“专业成绩总分”，“专业成绩平均分”分别记录每名同学线性代数成绩，高数成绩，和英语成绩三门专业成绩的总分和平均分。

你可以使用Python中的Pandas库来读取并处理Excel表格数据。首先，你需要安装Pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码读取Excel表格数据并增加新的列：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx')

# 计算总分和平均分
df['专业成绩总分'] = df['线性代数成绩'] + df['高数成绩'] + df['英语成绩']
df['专业成绩平均分'] = df['专业成绩总分'] / 3

# 将处理后的数据保存为新的Excel表格
df.to_excel('新的成绩数据.xlsx', index=False)

这段代码将会自动在同目录下生成一个名为“新的成绩数据.xlsx”的Excel表格，其中包含了增加了“专业成绩总分”和“专业成绩平均分”两列的数据。注意，这里我们使用了Pandas库中的DataFrame对象来存储和处理Excel表格数据。

相关问题

将“大数据1年级数据.xlsx”、“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”导入到python中。

你可以使用 pandas 库提供的 read_excel() 函数来将这些 Excel 文件导入 Python 中。以下是一个示例代码，展示如何使用这个函数来将所有四个 Excel 文件导入 Python 中，并且将它们分别转换成 pandas 数据帧（DataFrame）格式：

import pandas as pd

# 读取“大数据1年级数据.xlsx”文件
data1 = pd.read_excel('path/to/your/大数据1年级数据.xlsx')

# 读取“大数据1年级朋友数据.xlsx”文件
data2 = pd.read_excel('path/to/your/大数据1年级朋友数据.xlsx')

# 读取“大数据1年级爱好数据.xlsx”文件
data3 = pd.read_excel('path/to/your/大数据1年级爱好数据.xlsx')

# 读取“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”文件
data4 = pd.read_excel('path/to/your/大数据1年级专业成绩数据.xlsx')

# 将数据转换成 DataFrame 格式
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df3 = pd.DataFrame(data3)
df4 = pd.DataFrame(data4)

# 打印数据
print(df1)
print(df2)
print(df3)
print(df4)

在这个示例中，你需要将 'path/to/your' 替换成你的文件所在的完整路径。如果你的 Excel 文件不在当前工作目录下，你可能需要输入完整路径。

将C盘中“大数据1年级数据.xlsx”、“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”导入到python中将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”中的nan替换为这门成绩的平均成绩，如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。

好的，针对你的问题，我给出以下步骤：

1. 首先，你需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

   pip install pandas

2. 导入pandas库，并读取四个Excel文件，代码如下：

   import pandas as pd
   
   data1 = pd.read_excel('C:/大数据1年级数据.xlsx')
   data2 = pd.read_excel('C:/大数据1年级朋友数据.xlsx')
   data3 = pd.read_excel('C:/大数据1年级爱好数据.xlsx')
   data4 = pd.read_excel('C:/大数据1年级专业成绩数据.xlsx')

3. 合并四个数据集，并将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”中的nan替换为这门成绩的平均成绩，代码如下：

   # 合并四个数据集
   data = pd.merge(data1, data2, on='学号')
   data = pd.merge(data, data3, on='学号')
   data = pd.merge(data, data4, on='学号')
   
   # 将nan替换为这门成绩的平均成绩
   data = data.fillna(data.groupby('学号')['专业成绩'].transform('mean'))

4. 删除成绩有效数据少于1门的学生，代码如下：

   # 统计每个学生的有效成绩数
   data['有效成绩数'] = data[['数据1', '数据2', '数据3', '专业成绩']].count(axis=1)
   
   # 删除有效成绩数少于1门的学生
   data = data[data['有效成绩数'] >= 1]
   
   # 删除无用的列
   data = data.drop(columns=['有效成绩数'])

5. 最后，将处理后的数据保存为Excel文件，代码如下：

   data.to_excel('C:/处理后的数据.xlsx', index=False)

这样处理后，你就可以得到处理后的数据文件“C:/处理后的数据.xlsx”了。