jupyter notebook编程实现自动处理异常值：对各科成绩中的非数值型数据赋值为0。

Jupyter Notebook是一个强大的交互式计算环境，常用于数据分析和科学计算。如果你想在Python中使用Jupyter Notebook自动处理异常值，比如将各科成绩中的非数值型数据转换为0，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：首先导入`pandas`库，因为Pandas的数据结构DataFrame非常适合处理这类问题。

import pandas as pd

2. 加载数据：假设你有一个包含成绩数据的CSV文件或数据框。

df = pd.read_csv('scores.csv') # 或 df = pd.DataFrame(your_data)

3. 检查并处理异常值：使用条件判断或Pandas的`isna()`函数找出缺失值（NaN），然后将其替换为0。

df['Score'] = df['Score'].replace(np.nan, 0)  # 'Score'是成绩列名，按需更改

4. 可视化检查结果：确认处理后的数据无误，可以使用`describe()`函数查看各科平均分、最小值和最大值等统计信息。

print(df['Score'].describe())

5. 保存处理后的数据：如果满意处理结果，可以用`to_csv()`保存到新的CSV文件。

df.to_csv('cleaned_scores.csv', index=False)