删除csv表格中四个列

好的，您可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并且删除指定的列，具体代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 删除指定列
df = df.drop(['column1', 'column2', 'column3', 'column4'], axis=1)

# 保存修改后的文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中，`your_file.csv`是您要删除列的csv文件，`column1`、`column2`、`column3`和`column4`是您要删除的列的名称，`new_file.csv`是保存修改后的csv文件的名称。请将代码中的这些参数替换为您自己的文件名和列名。

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2、读取“grades.csv”文件，文件中里面存放了某班级学生的课程成绩，包含学号，姓名，平时成绩，期末成绩四列。请根据平时成绩占30%，期末成绩占70%的比例计算总评成绩（计算结果取整数），在表格后面增加一列填入总评成绩。

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个问题。首先，你需要导入pandas，并读取csv文件。然后，你可以创建一个新的列来计算总评成绩。这里是一个简单的步骤：

import pandas as pd

# 读取"grades.csv"文件
df = pd.read_csv('grades.csv')

# 定义计算总评成绩的函数
def calculate_total_score(grade_df):
    # 假设平时成绩和期末成绩的列名分别为'reading_score'和'examination_score'
    grade_df['total_score'] = round((grade_df['reading_score'] * 0.3) + (grade_df['examination_score'] * 0.7))
    return grade_df

# 应用到数据框上
df_with_total_scores = calculate_total_score(df)

# 现在df_with_total_scores包含了原始数据和新的'总评成绩'列

在这个例子中，`round()`函数用于将小数部分舍去，得到整数总评成绩。如果你需要保留小数点后的位数，可以删除`round()`。

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。 去除各个表格中的重复数据。 将所有成绩数据中的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。 “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”分别记录每名同学专业成绩的总分和平均分。 根据“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”填充完整“大数据1年级数据.xlsx”中的所有数据并将这些数据导入到“大数据1年级数据（完整数据）.xlsx”中。 按班级拆分表格，按班号分为一到四班计算本班每一门成绩的平均值，将成绩导出到”学号+姓名统计大数据21N班成绩信息.xlsx”文件中。 本班不及格数量，统计本班不及格成绩最多的一门课程是什么课程，将结果导出到一个名称为”学号+姓名统计本班信息.txt”文本文件中。 统计自己的寝室的平均成绩，不及格门数，将信息导出到一个名称为”学号+姓名统计寝室信息.csv”文件中。 统计自己的平均成绩，不及格门数，将信息导出到一个名称为”学号+姓名统计本人信息.csv”文件中。

好的，我明白了您的问题。这是一个数据处理的任务，需要使用Python中的pandas和openpyxl模块进行操作。以下是大致的代码实现：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取excel文件
df1 = pd.read_excel('大数据1年级数据.xlsx')
df2 = pd.read_excel('大数据1年级朋友数据.xlsx')
df3 = pd.read_excel('大数据1年级爱好数据.xlsx')
df4 = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx')

# 去除重复数据
df1.drop_duplicates(inplace=True)
df2.drop_duplicates(inplace=True)
df3.drop_duplicates(inplace=True)
df4.drop_duplicates(inplace=True)

# 将成绩数据中的nan替换为平均成绩
for subject in ['数学', '英语', '计算机']:
    df4[subject].fillna(df4[subject].mean(), inplace=True)

# 删除成绩有效数据少于1门的学生
df4 = df4[df4[['数学', '英语', '计算机']].count(axis=1) >= 1]

# 增加列“专业成绩总分”和“专业成绩平均分”
df4['专业成绩总分'] = df4[['数学', '英语', '计算机']].sum(axis=1)
df4['专业成绩平均分'] = df4[['数学', '英语', '计算机']].mean(axis=1)

# 填充完整数据并导出到新文件
df1 = df1.merge(df2, on='学号', how='outer')
df1 = df1.merge(df3, on='学号', how='outer')
df1 = df1.merge(df4, on='学号', how='outer')
df1.to_excel('大数据1年级数据（完整数据）.xlsx', index=False)

# 按班级拆分表格并计算平均值
for i in range(1, 5):
    df_class = df1[df1['班号']==i]
    df_avg = df_class.groupby('姓名')[['数学', '英语', '计算机']].mean()
    df_avg.to_excel(f'学号+姓名统计大数据21N{i}班成绩信息.xlsx')

    # 统计本班不及格成绩最多的一门课程
    df_fail = df_class[['数学', '英语', '计算机']].apply(lambda x: x<60)
    df_fail_count = df_fail.sum()
    max_fail = df_fail_count.idxmax()
    with open(f'学号+姓名统计本班信息.txt', 'w') as f:
        f.write(f'第{i}班不及格成绩最多的一门课程是{max_fail}')

# 统计自己的寝室的平均成绩和不及格门数
my_dorm = df1[df1['寝室号']=='我的寝室号']
my_avg = my_dorm[['数学', '英语', '计算机']].mean()
my_fail_count = (my_dorm[['数学', '英语', '计算机']] < 60).sum()
my_info = pd.concat([my_avg, my_fail_count], axis=0, keys=['平均成绩', '不及格门数'])
my_info.to_csv('学号+姓名统计寝室信息.csv')

# 统计自己的平均成绩和不及格门数
my_avg = df1[df1['学号']=='我的学号'][['数学', '英语', '计算机']].mean()
my_fail_count = (df1[df1['学号']=='我的学号'][['数学', '英语', '计算机']] < 60).sum()
my_info = pd.concat([my_avg, my_fail_count], axis=0, keys=['平均成绩', '不及格门数'])
my_info.to_csv('学号+姓名统计本人信息.csv')

请注意，代码中的文件名和数据列名应根据实际情况进行修改。