)将一分一段表 pdf 文件转为 csv 文件，并借助 python 计算公布的 463-582 分数区间的①极差、②总体百分 位数(25 百分位数、中位数、85 百分位数)③平均分、④方差和标准差

将 pdf 文件转为 csv 文件可以使用一些工具，比如 Adobe Acrobat DC 或者在线转换网站。

以下是计算公布的 463-582 分数区间的统计指标的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取数据
df = pd.read_csv('one_part_one_score.csv')

# 过滤出 463-582 分数区间的数据
df_range = df[(df['总分'] >= 463) & (df['总分'] <= 582)]

# 计算极差
range_score = df_range['总分'].max() - df_range['总分'].min()

# 计算总体百分位数
percentiles = np.percentile(df_range['总分'], [25, 50, 85])

# 计算平均分、方差和标准差
mean_score = df_range['总分'].mean()
var_score = df_range['总分'].var()
std_score = df_range['总分'].std()

print("极差为:", range_score)
print("总体百分位数为:", percentiles)
print("平均分为:", mean_score)
print("方差为:", var_score)
print("标准差为:", std_score)

其中，`df_range` 表示筛选出的 463-582 分数区间的数据，`range_score` 表示极差，`percentiles` 表示总体百分位数，`mean_score` 表示平均分，`var_score` 表示方差，`std_score` 表示标准差。

需要根据实际情况调整文件路径和分数区间。