使用pandas分析学生成绩表，可以根据学生学号、课程编号等进行分组聚合，然后进行组内分析。通过组内分析可以得出学生所有课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩等，以及所有学生某门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩等信息

是的，使用pandas可以非常方便地进行学生成绩表的分析，以下是一些具体的代码实现，供您参考：

import pandas as pd

# 读取学生成绩表数据
df = pd.read_excel('成绩表.xlsx')

# 按学号分组，计算每个学生的平均成绩、最高成绩、最低成绩
df_grouped_by_student = df.groupby('学号').agg({'成绩': ['mean', 'max', 'min']})
df_grouped_by_student.columns = ['平均成绩', '最高成绩', '最低成绩']

# 按课程编号分组，计算每门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩
df_grouped_by_course = df.groupby('课程编号').agg({'成绩': ['mean', 'max', 'min']})
df_grouped_by_course.columns = ['平均成绩', '最高成绩', '最低成绩']

# 输出分析结果
print('按学号分组，每个学生的平均成绩、最高成绩、最低成绩：')
print(df_grouped_by_student)
print('按课程编号分组，每门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩：')
print(df_grouped_by_course)

通过以上代码，我们可以实现按学号和课程编号对学生成绩表进行分组聚合，然后得出每个学生所有课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩等信息，以及所有学生某门课程的平均成绩、最高成绩、最低成绩等信息。这些信息可以被用于更加深入地了解学生的学习情况，从而提供更加个性化的教学服务。