对给定数据集pandas_data.csv，完成如下题目(除pe成绩）： （1）计算成绩的平均值，作为新的一列加入到原数据中。 （1）统计每个科目75分以上的人数。

好的，首先我们需要加载pandas_data.csv文件并处理数据，然后按照您的要求进行操作。

（1）对于计算成绩的平均值并创建新列，我们可以使用pandas库的`mean()`函数。假设分数列名为'scores'，步骤如下：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('pandas_data.csv')

# 计算平均成绩并创建新列 'average_score'
df['average_score'] = df['scores'].mean()

（2）统计每个科目75分以上的人数，可以先确定得分列名（假设为'scores'），然后按科目（假设为'category'）分组，计算每个科目的人数，并筛选出75分及以上的学生：

# 统计每个科目75分以上的人数
high_scores_count = df[df['scores'] >= 75].groupby('category')['scores'].count()

# 将结果存储在一个新的DataFrame或者Series中
high_scores_stats = high_scores_count.rename_axis('Category').reset_index(name='Count')

现在你已经完成了这两个任务。如果你需要进一步的帮助，比如查看数据的前几行、检查数据是否正确等，随时告诉我。

相关问题

对给定数据集pandas_data.csv，完成如下题目(除pe成绩）： （1）计算成绩的平均值，作为新的一列加入到原数据中。 （1）统计每个科目75分以上的人数。Python

对于给定的pandas_data.csv数据集，你可以按照以下步骤操作：

**步骤 1: 导入所需的库和数据**

import pandas as pd

# 读取CSV数据
pandas_data = pd.read_csv('pandas_data.csv')

**步骤 2: 计算成绩的平均值并创建新列**

# 假设成绩列名为'Scores'，如果不是，请替换为实际列名
average_scores = pandas_data['Scores'].mean()
pandas_data['Average_Score'] = average_scores

**步骤 3: 统计每个科目75分以上的人数**
由于题目未明确指定科目列名，这里假设科目列名为'results'（如果不是，请替换为实际列名），并且成绩列包含具体科目分数，比如 'Math', 'English', etc.。我们可以遍历这些科目：

subject_counts = {}
for subject in pandas_data.columns[-1]:  # 遍历除了姓名和平均分之外的所有列
    if subject != 'Scores' and subject != 'Average_Score':
        high_scores_mask = pandas_data[f'{subject}'].astype(int) >= 75
        high_score_count = high_scores_mask.sum()
        subject_counts[subject] = high_score_count

subject_counts_dict = pd.DataFrame.from_dict(subject_counts, orient='index').reset_index()
subject_counts_dict.columns = ['Subject', 'High_Score_Count']

现在`subject_counts_dict`包含了每个科目的75分以上人数。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取CSV数据
pandas_data = pd.read_csv('pandas_data.csv')

# 计算平均成绩并添加到数据框
average_scores = pandas_data['Scores'].mean()
pandas_data['Average_Score'] = average_scores

# 统计各科目75分以上的人数
subject_counts = {}
for subject in pandas_data.columns[-1]:  # 假设最后一列是科目
    if subject != 'Scores' and subject != 'Average_Score':
        high_scores_mask = pandas_data[subject].astype(int) >= 75
        high_score_count = high_scores_mask.sum()
        subject_counts[subject] = high_score_count

# 将结果转换为 DataFrame 并展示
subject_counts_dict = pd.DataFrame.from_dict(subject_counts, orient='index').reset_index()
subject_counts_dict.columns = ['Subject', 'High_Score_Count']
print(subject_counts_dict)

Python对给定数据集pandas_data.csv，完成如下题目(除pe成绩）： （1）计算成绩的平均值，作为新的一列加入到原数据中。 （1）统计每个科目75分以上的人数。

首先，让我们加载pandas_data.csv数据集，并使用pandas库来处理这个任务。假设数据集中有姓名、科目1、科目2、科目3等字段，而pe成绩不需要考虑。

import pandas as pd

# 读取数据
pandas_data = pd.read_csv('pandas_data.csv')

# (1) 计算每个科目成绩的平均值并添加新列
average_scores = pandas_data.mean(numeric_only=True)
new_column_name = 'Average_Score'
pandas_data[new_column_name] = average_scores

# 如果数据中没有'Average_Score'列，那么这是结果
print("平均成绩已添加至数据的最后一列：", new_column_name)

# (2) 统计每个科目75分以上的学生人数
high_score_counts = pandas_data[pandas_data.iloc[:, 1:].gt(75).all(axis=1)].shape[0]
subject_columns = pandas_data.columns[1:-1]  # 排除姓名和新添加的平均分列
for subject in subject_columns:
    print(f"科目 {subject} 75分及以上的学生人数：{high_score_counts}")

这段代码首先读取CSV文件，然后计算每个科目的平均值并创建一个新的列。接着，它筛选出所有科目都达到75分以上的行，并计算这样的行数，分别给出各科的结果。