这里有学生的学号和姓名字典： {100: "王一", 101:"李二", 102:"张三", 103:"钱四", 104:"孙五", 105:"马六"} 学生的学号和BMI指数字典： {102: 25.8, 100:18, 105:21, 104:22} 编程构造一个字典，key是学号， 比如102； value是姓名和BMI组成的tuple，比如("张三", 25.8)。没有BMI的学生数据忽略。

好的，根据您的要求，我可以回答这个编程类的问题。以下是构造的字典：

{100: ('王一', 18), 102: ('张三', 25.8), 104: ('孙五', 22), 105: ('马六', 21)}

其中，学号为101和103的学生没有BMI数据，因此被忽略了。

相关问题

定义一个包含5名学生信息的结构数组，在主函数中对该结构数组的所有元素进行初始化，并输出数组中第3个同学的学号、姓名、平均分。 初始化数据： {30101, "张一",69,75,84 } {30132, "李二",80,85,90} {40231, "王三",71,91,74} {40754, "赵四",65,76,87} {50426, "刘五",81,92,73} 输出示例 学号为40231的同学的姓名是王三，成绩平均分为：78.666667

好的，你的问题很清晰明了！以下是该程序的实现，希望能够帮到你：

#include <stdio.h>

struct student {
    int id;
    char name[20];
    int score1;
    int score2;
    int score3;
    float average;
}; // 定义一个包含学生信息的结构体

int main() {
    struct student s[5] = { // 定义一个结构体数组并初始化
        {30101, "张一",69,75,84},
        {30132, "李二",80,85,90},
        {40231, "王三",71,91,74},
        {40754, "赵四",65,76,87},
        {50426, "刘五",81,92,73}
    };

    // 计算每个学生的平均成绩
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        s[i].average = (s[i].score1 + s[i].score2 + s[i].score3) / 3.0;
    }

    // 输出第3个同学的学号、姓名、平均分
    printf("学号为%d的同学的姓名是%s，成绩平均分为：%.2f\n", s[2].id, s[2].name, s[2].average);

    return 0;
}

输出结果为：

学号为40231的同学的姓名是王三，成绩平均分为：78.67

希望能够帮到你！

import pandas as pd # 创建二维数据表 data = { 'name': ['王一', '李二', '刚三', '张四', '红五', ''], 'grade':['大一','大一','大二','大三','大三'] 'chinese'： [92.0,60.0,90.0,86.0,80.0], 'english': [56.0,69.0,90.0,86.0,80.0], 'math': [68.0,55.0,61.0,59.0,81.0]} df = pd.DataFrame(data) # 筛选总分最高的学生 df['total'] = df['chinese']+df['english']+df['math'] max_score = df['total'].max() max_student = df[df['total'] == max_score]['name'].values[0] print( max_student) # 计算每个年级各科目成绩及总分的平均分 grade_group = df.groupby('grade')['chinese','english','math'] grade_group['total']=grade_group['chinese']+grade_group['english']+grade_group['math'] grade_group.sort_values(by=['total'],ascending=[False]) grade_mean = grade_group['total'].mean() print(grade_mean[['chinese', 'english', 'math', 'total']]) # 计算每个班级各科目成绩及总分的平均分 class_group = df.groupby('class') class_group['total']=class_group['chinese']+class_group['english']+class_group['math'] class_group.sort_values(by=['total'],ascending=[False]) class_mean = class_group['total'].mean() print('class_mean：') print(class_mean[['chinese', 'english', 'math', 'total']])

这段代码是使用Pandas库进行数据分析，主要对一个包含学生姓名、年级、语文、英语、数学成绩的数据表进行了筛选和计算平均分的操作。

首先，它通过计算每个学生的总分，筛选出总分最高的学生。

其次，它使用groupby函数对年级和班级进行分组，计算每个年级和班级各科目成绩及总分的平均分，并对结果进行排序和输出。需要注意的是，代码中使用了一些不正确的变量名，例如“class”应该改为“grade”。

总的来说，这段代码可以帮助进行简单的数据分析和统计，但需要注意变量名和语法错误。