Python1、 导入Excel文件“学生成绩.xls”； 2、 按学号大小顺序进行排序； 3、 给出成绩的最大值、最小值、方差

、标准差，以及总分和平均分。可以使用 Python 的 pandas 库来读取和处理 Excel 文件，并使用相关函数进行排序、计算最值、方差和标准差等统计量。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('学生成绩.xls')

# 按学号排序
df = df.sort_values(by='学号')

# 计算统计量
max_score = df['成绩'].max()
min_score = df['成绩'].min()
var_score = df['成绩'].var()
std_score = df['成绩'].std()
sum_score = df['成绩'].sum()
avg_score = df['成绩'].mean()

# 输出结果
print("最大值：{}".format(max_score))
print("最小值：{}".format(min_score))
print("方差：{}".format(var_score))
print("标准差：{}".format(std_score))
print("总分：{}".format(sum_score))
print("平均分：{}".format(avg_score))

注意：此代码仅供参考，请根据实际情况进行适当修改和调整。

相关问题

python使用拉格朗日插值对含有1列数据的.csv文件的空缺值进行填充

首先，需要导入必要的Python库，包括pandas和numpy。然后读取包含空缺值的.csv文件，并使用pandas将其转换为一个DataFrame对象。接着，使用numpy中的polyfit函数拟合数据并生成拉格朗日插值函数。最后，使用pandas的fillna方法填充空缺值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取包含空缺值的.csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用numpy的polyfit函数拟合数据并生成拉格朗日插值函数
x = df.index.values
y = df['column'].values
interp_func = np.poly1d(np.polyfit(x, y, deg=3))

# 使用pandas的fillna方法填充空缺值
df['column'].fillna(interp_func(df.index), inplace=True)

# 保存填充后的数据为新的.csv文件
df.to_csv('data_filled.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用了numpy的polyfit函数来拟合数据并生成拉格朗日插值函数。这里的参数deg=3表示使用3次多项式进行拟合，可以根据实际情况进行调整。最后，使用pandas的fillna方法将空缺值填充为生成的插值函数对应的值，并保存填充后的数据为新的.csv文件。

计算1!+2!+3!+...+n!编程python

以下是Python代码：

n = int(input("请输入一个整数n："))
factorial = 1
sum = 0

for i in range(1, n+1):
    factorial *= i
    sum += factorial

print("1! + 2! + 3! + ... + n! =", sum)

运行结果：

请输入一个整数n：5
1! + 2! + 3! + ... + n! = 153

解释：当n=5时，计算1! + 2! + 3! + 4! + 5! = 1 + 2 + 6 + 24 + 120 = 153。