用Python读取某个csv数据，输出每个院校的每个专业的最高分和最低分，并输出为csv文件

好的，这是一个非常典型的数据处理问题。您可以使用 Python 的 pandas 库来读取 csv 文件并进行数据处理。下面是一个简单的代码示例，可以帮助您开始处理数据：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照院校和专业进行分组，并计算最高分和最低分
grouped_data = data.groupby(['院校', '专业'])[['分数']].agg(['max', 'min'])

# 将结果输出为 csv 文件
grouped_data.to_csv('output.csv', encoding='utf-8-sig')

在上面的代码中，'data.csv' 是你要处理的 csv 文件的文件名，它应该与你的实际文件名相同。'院校' 和 '专业' 是 csv 文件中的列名，你需要将它们替换为实际的列名。输出文件名也可以任意指定，这里将其命名为 'output.csv'。

请注意，这只是一个基本示例代码，你需要根据实际情况进行修改和优化。祝你成功！

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用Python读取某个csv数据，输出每个院校的每个专业的最高分和最低分

好的，您可以使用Python的pandas库来读取csv数据。你需要使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv数据。以下是读取csv数据的代码示例：

import pandas as pd

# 读取csv数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 输出每个院校的每个专业的最高分和最低分
grouped_data = data.groupby(["院校名称", "专业名称"])["分数"].agg(["max", "min"])
print(grouped_data)

这段代码中，我们首先导入了pandas库，并使用read_csv()函数读取了名为"data.csv"的csv文件。然后，我们使用groupby()函数将数据按照院校名称和专业名称进行分组，之后使用agg()函数计算每个组的最高分和最低分。最后，我们打印输出了每个院校的每个专业的最高分和最低分。

希望我的回答能够帮到您。

新建一个文本文件score.csv,用来保存10名考生3门课程成绩。用Python读取文件内容，统计每门课程的平均分、最高分和最低分。

好的，以下是代码实现：

import csv

# 读取 score.csv 文件中的数据
with open('score.csv', 'r', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    data = [row for row in reader]

# 将数据转换成数字类型
data = [[int(x) for x in row] for row in data]

# 计算每门课程的平均分、最高分和最低分
num_students = len(data)
num_courses = len(data[0])
averages = [sum([row[i] for row in data]) / num_students for i in range(num_courses)]
max_scores = [max([row[i] for row in data]) for i in range(num_courses)]
min_scores = [min([row[i] for row in data]) for i in range(num_courses)]

# 输出结果
print("每门课程的平均分为：", averages)
print("每门课程的最高分为：", max_scores)
print("每门课程的最低分为：", min_scores)

注意：需要先在当前目录下创建一个名为 `score.csv` 的文件，并将10名考生3门课程的成绩写入该文件中。每行数据应该以逗号分隔，例如：

85,76,92
78,89,90
...