3.利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分， 记为M1、M2、M3、M4,并返回其计算结果。

可以使用 Pandas 库中的 groupby 和 mean 函数进行聚合计算操作。

代码如下：

M1 = pd1.groupby('科目')['成绩'].mean()
M2 = pd2.groupby('科目')['成绩'].mean()
M3 = pd3.groupby('科目')['成绩'].mean()
M4 = pd4.groupby('科目')['成绩'].mean()

print(M1)
print(M2)
print(M3)
print(M4)

输出如下：

科目
数学    75.0
英语    90.0
语文    100.0
Name: 成绩, dtype: float64
科目
数学    88.0
英语    76.0
语文    80.0
Name: 成绩, dtype: float64
科目
数学    120.0
英语     80.0
语文     79.0
Name: 成绩, dtype: float64
科目
数学    76.0
英语    87.0
语文    99.0
Name: 成绩, dtype: float64

相关问题

创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能:读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd来保存，其中成绩保存在一个TXT文件中，如下图所示:对pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李各科成绩，它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分，记为M1、M2、M3、M4。

这个问题和之前的问题非常相似，只是顺序有些不同。你可以在test1.py中编写以下代码，来实现这个功能：

import pandas as pd

# 读取成绩文件
df = pd.read_csv('成绩.txt', sep='\t')

# 用一个数据框变量pd保存成绩数据
pd = df.set_index('姓名')

# 切片操作，获取每个同学各科成绩
pd1 = pd.loc['小红', :]
pd2 = pd.loc['张明', :]
pd3 = pd.loc['小江', :]
pd4 = pd.loc['小李', :]

# 计算每个同学各科成绩的平均分
M1 = pd1.mean()
M2 = pd2.mean()
M3 = pd3.mean()
M4 = pd4.mean()

# 将平均分保存在一个数据框变量pd中
pd = pd.DataFrame({'小红': M1, '张明': M2, '小江': M3, '小李': M4}, index=pd.columns)

# 打印结果
print(pd)

这个代码假设成绩文件的格式如下：

姓名	语文	数学	英语	物理	化学
小红	80	90	85	88	92
张明	90	85	93	87	89
小江	92	88	90	85	91
小李	85	92	88	90	87

如果你的成绩文件不同，你需要相应地修改代码。

1.读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd保存，其中成绩保存在一个test1.txt文件中,如下所示： 姓名,科目,成绩 小红,语文,100 小红,英语,90 小红,数学,75 张明,语文,80 张明,英语,76 张明,数学,88 小江,语文,79 小江,数学,120 小江,英语,80 小李,英语,87 小李,语文,99 小李,数学,76 2.对数据框变量pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李的各科成绩， 它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。 3.利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分， 记为M1、M2、M3、M4,并返回其计算结果。

您可以使用以下代码实现您的需求：

# 读取成绩数据并保存在数据框变量pd中
import pandas as pd
pd = pd.read_csv('test1.txt')

# 对数据框变量pd进行切片操作，获取各个同学的成绩
pd1 = pd.loc[pd['姓名'] == '小红']
pd2 = pd.loc[pd['姓名'] == '张明']
pd3 = pd.loc[pd['姓名'] == '小江']
pd4 = pd.loc[pd['姓名'] == '小李']

# 利用数据框中自身的聚合计算方法，计算每个同学各科成绩的平均分
M1 = pd1.groupby(['科目'])['成绩'].mean()
M2 = pd2.groupby(['科目'])['成绩'].mean()
M3 = pd3.groupby(['科目'])['成绩'].mean()
M4 = pd4.groupby(['科目'])['成绩'].mean()

解释一下代码：

1. 我们使用 `pd.read_csv` 方法读取 `test1.txt` 文件中的数据，并将其保存在数据框变量 `pd` 中。
2. 利用 `pd.loc` 方法对数据框变量 `pd` 进行切片操作，分别获取小红、张明、小江、小李的各科成绩，并保存在对应的数据框变量中。
3. 利用数据框中自身的聚合计算方法 `groupby` 和 `mean`，分别计算每个同学各科成绩的平均分，并保存在对应的变量中。

希望这个代码能够帮到您！