r语言中对csv文件添加一列level，总分大于等于平均分的同学为”学霸”，反之为“学徒”

可以按照以下步骤添加level列：

1. 读取csv文件，可以使用read.csv()函数。

data <- read.csv("filename.csv")

2. 计算总分的平均值，可以使用mean()函数。

mean_score <- mean(rowSums(data[, -1]))  # 假设第一列为学生编号，从第二列开始是成绩

3. 根据总分与平均值的比较，为每个学生添加level标签，可以使用ifelse()函数。

data$level <- ifelse(rowSums(data[, -1]) >= mean_score, "学霸", "学徒")

4. 将结果写入新的csv文件，可以使用write.csv()函数。

write.csv(data, "new_filename.csv", row.names = FALSE)

这样，新的csv文件就包含了一个新的level列，其中每个学生的level标签根据总分与平均值的比较而定。

相关问题

用r语言可视化每个班级的各项成绩的平均分并添加一列“level ”，总分大于等于平均分的同学为“学霸”，反之为“学徒”用if实现此功能

可以使用R中的ggplot2包进行可视化，使用dplyr包计算各项成绩的平均分和总分，并添加一列"level"作为学霸或学徒的标识。可以使用如下代码：

# 导入数据
data <- read.csv("成绩数据.csv", header = TRUE)

# 计算各项成绩的平均分和总分
library(dplyr)
data_summary <- data %>%
  group_by(班级) %>%
  summarise(数学平均分 = mean(数学成绩), 英语平均分 = mean(英语成绩), 统计平均分 = mean(统计成绩), 总分 = 数学成绩 + 英语成绩 + 统计成绩) %>%
  ungroup()

# 添加学霸或学徒的标识
data_summary$level <- ifelse(data_summary$总分 >= mean(data_summary$总分), "学霸", "学徒")

# 绘制图形
library(ggplot2)
ggplot(data_summary, aes(x = 班级, y = 总分, fill = level)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("学霸" = "steelblue", "学徒" = "tomato")) +
  labs(title = "各班级成绩总分图", x = "班级", y = "总分")

这样，就可以得到一个可视化的各班级成绩总分图，每个班级的总分用不同颜色区分，学霸和学徒用不同颜色表示。

写一段代码用Python删除CSV文件第5列中数值大于等于0.9的行

这里提供一个完整的示例代码，用Python删除CSV文件第5列中数值大于等于0.9的行：

import csv

# 读取CSV文件并筛选需要保留的行
with open('input.csv', 'r') as input_file:
    reader = csv.reader(input_file)
    rows_to_keep = [row for row in reader if float(row[4]) < 0.9]

# 将保留的行写入新的CSV文件
with open('output.csv', 'w', newline='') as output_file:
    writer = csv.writer(output_file)
    writer.writerows(rows_to_keep)

上面的代码中，首先打开原始CSV文件并创建CSV文件的读取对象。然后，使用列表推导式筛选出需要保留的行，即第5列数值小于0.9的行，并将这些行保存到`rows_to_keep`列表中。接着，打开新的CSV文件并创建CSV文件的写入对象，使用`writerows()`方法将`rows_to_keep`中的所有行写入新的CSV文件中。最后，关闭两个文件。