1.读取Excel文件《2022蓝桥江西省赛.xls》(文件位置:C:\\Users\\fang\\Desktop\\Python\\2022蓝桥江西省赛.xls),统计我校(江西理工大学)在不同类别的获奖情况(不同类别一二三等奖的人数),并将结果写入resutl.txt,注意我校有的类别可能没有获奖,用python实现
时间: 2023-06-29 22:13:29 浏览: 176
好的,我会帮您实现。首先需要安装pandas库:
```
pip install pandas
```
然后可以使用以下代码实现您的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
file_path = r'C:\Users\fang\Desktop\Python\2022蓝桥江西省赛.xls'
df = pd.read_excel(file_path)
# 统计我校不同类别的获奖情况
award_dict = {}
for index, row in df.iterrows():
if row['学校'] == '江西理工大学':
award = row['获奖等级']
if award not in award_dict:
award_dict[award] = 1
else:
award_dict[award] += 1
# 将结果写入result.txt
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for award, count in award_dict.items():
f.write(f'{award}等奖: {count}人\n')
```
这段代码会读取指定路径下的Excel文件,并统计出江西理工大学在不同类别的获奖情况,最后将结果写入result.txt文件中。注意需要将文件路径替换成您自己的路径。
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1.读取Excel文件《2022蓝桥江西省赛.xls》(文件位置:C:\\Users\\fang\\Desktop\\Python\\2022蓝桥江西省赛.xls),统计我校(江西理工大学)在不同类别的获奖情况(不同类别一二三等奖的人数),注意我校有的类别可能没有获奖,并将结果写入resutl.txt,用python实现
好的,这个问题我已经回答过了。以下是代码实现,请参考:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
file_path = r'C:\Users\fang\Desktop\Python\2022蓝桥江西省赛.xls'
df = pd.read_excel(file_path)
# 统计我校不同类别的获奖情况
award_dict = {}
for index, row in df.iterrows():
if row['学校'] == '江西理工大学':
award = row['获奖等级']
if award not in award_dict:
award_dict[award] = 1
else:
award_dict[award] += 1
# 将结果写入result.txt
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for award, count in award_dict.items():
f.write(f'{award}等奖: {count}人\n')
```
如果您有任何其他问题,请继续提问。
1.读取Excel文件《2022蓝桥江西省赛.xls》(路径是:C:\\Users\\fang\\Desktop\\Python\\2022蓝桥江西省赛.xls),分析包括但不限于如下数据: a)采用直方图展示我校在各个类别中的获奖情况 b)采用饼状图展示省内高校在C/C++程序设计大学B组类别中省一的比例分布 PS:也可采用Pyechart库进行绘制 表格中有表格中包含学校名称,考生姓名,比赛科目,奖项四列信息 使用python实现上述两个要求
好的,我会尽力回答你的问题。首先需要安装两个库:pandas和pyecharts。
可以使用以下命令进行安装:
```python
pip install pandas pyecharts
```
然后,可以使用以下代码来读取Excel文件,并进行数据分析和可视化:
```python
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Pie
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('C:/Users/fang/Desktop/Python/2022蓝桥江西省赛.xls')
# 统计各个类别中我校的获奖情况
awards = df[df['学校名称'] == '我校'].groupby('比赛科目')['奖项'].value_counts().unstack().fillna(0)
# 绘制直方图
bar = Bar()
for award in awards.columns:
bar.add_xaxis(awards.index.tolist())
bar.add_yaxis(award, awards[award].tolist())
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='我校在各个类别中的获奖情况'))
bar.render('awards_bar.html')
# 统计省内高校在C/C++程序设计大学B组类别中省一的比例分布
provinces = df[(df['比赛科目'] == 'C/C++程序设计') & (df['奖项'] == '省一')].groupby('学校名称')['考生姓名'].count().reset_index()
provinces['proportion'] = provinces['考生姓名'] / provinces['考生姓名'].sum()
# 绘制饼状图
pie = Pie()
pie.add('', provinces[['学校名称', 'proportion']].values.tolist())
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='省内高校在C/C++程序设计大学B组类别中省一的比例分布'))
pie.render('provinces_pie.html')
```
运行完以上代码后,会在当前目录下生成两个HTML文件:awards\_bar.html和provinces\_pie.html,分别对应绘制的直方图和饼状图。可以用浏览器打开这两个HTML文件查看结果。
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