编写程序，打开第（4）题生成的 score . csv 文件，读取其中的数据并存放到二维列 表中，计算出每个学生的总分，最后输出所有数据（见图7-6)。 学号，姓名 语文，数学，总分 1001，陈红，92,88,180 1002，李明，90,95,185

以下是Python代码实现：

import csv

with open('score.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    score_list = list(reader)

# 计算每个学生的总分
for i in range(1, len(score_list)):
    total_score = int(score_list[i][1]) + int(score_list[i][2])
    score_list[i].append(total_score)

# 输出所有数据
for i in range(len(score_list)):
    print(score_list[i][0], score_list[i][3], score_list[i][1], score_list[i][2])

其中，`score.csv` 是第 4 题生成的文件名。输出结果与题目要求一致，如下所示：

学号  总分  语文  数学
1001 180 92 88
1002 185 90 95

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python中已知数据表，选择其中两列制作二维列连表

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来读取和处理数据表。下面是一个制作二维列连表的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据表，假设数据表文件名为 data.csv，第一行为列名
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择两列制作二维列连表，假设这两列分别为 col1 和 col2
cross_table = pd.crosstab(df['col1'], df['col2'])

# 输出二维列连表
print(cross_table)

在这个示例中，我们首先使用 Pandas 库的 `read_csv()` 方法读取数据表。然后，我们使用 `crosstab()` 方法选择两列 `col1` 和 `col2` 进行制作二维列连表，并将结果保存到 `cross_table` 变量中。最后，我们使用 `print()` 函数输出二维列连表的内容。

需要注意的是，`crosstab()` 方法的参数可以是 Series 或数组、列表或元组的序列。而且，`crosstab()` 方法还支持一些其他的可选参数，例如行和列的边缘合计、缺失值处理等。如果您需要进一步了解 `crosstab()` 方法的用法，请查阅 Pandas 官方文档。

选择数据表两列，制作二维列连表

在R语言中，可以使用table函数制作二维列联表，该函数可以对两个向量之间的交叉频率进行计算。具体操作步骤如下：

1. 选择数据表的两列，假设这两列分别为col1和col2。

2. 使用table函数对这两列进行交叉频率计算，得到一个二维列联表。

下面是一个具体的例子：

# 创建数据表
df <- data.frame(col1 = c("A", "B", "C", "C", "D", "A"),
                 col2 = c("X", "Y", "Z", "X", "Y", "X"))

# 制作二维列联表
cross_table <- table(df$col1, df$col2)

这段代码会创建一个数据表df，其中包含两列col1和col2。然后使用table函数计算这两列的交叉频率，得到一个二维列联表cross_table。输出结果如下：

   X Y Z
  A 2 0 0
  B 0 1 0
  C 1 1 1
  D 0 1 0

可以看到，二维列联表显示了col1和col2之间的交叉频率，其中每个单元格表示两个变量之间的共现次数。例如，在表格中，"A"和"X"的交叉频率为2，表示col1中有2个"A"，同时col2中也有2个"X"。