编写程序，在目录 d:\python 下读取 Excel 文件“score.xlsx”，计算平均成绩后写入 Excel 文 件“scoreResult.xlsx”，要求如下： ①最后一列统计每个学生的平均分，保留 2 位小数，列名为“平均成绩”； ②最后一行统计各科成绩的平均分，保留 2 位小数。

这是一个比较典型的 Python 处理 Excel 文件的问题，需要使用到 pandas 和 openpyxl 两个库。下面是实现这个功能的 Python 代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('d:/python/score.xlsx')

# 计算每个学生的平均分
df['平均成绩'] = df.mean(axis=1).round(2)

# 计算各科成绩的平均分
df.loc['平均成绩'] = df.mean()

# 将结果写入 Excel 文件
df.to_excel('d:/python/scoreResult.xlsx', index=False)

这段代码首先使用 pandas 库的 read_excel 函数读取原始的 Excel 文件，然后使用 mean 函数计算每个学生的平均分并添加到 DataFrame 中，再使用 loc 函数计算各科成绩的平均分并添加到 DataFrame 中的最后一行。

最后，使用 to_excel 函数将处理好的 DataFrame 写入到新的 Excel 文件中，并指定参数 index=False 表示不写入行索引。

相关问题

编写程序，在目录 d:\python 下读取 Excel 文件“score.xlsx”，计算平均成绩后写入 Excel 文 件“scoreResult.xlsx”

好的，以下是 Python 代码实现：

import openpyxl

# 读取 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('d:/python/score.xlsx')
worksheet = workbook.active

# 计算平均成绩
sum = 0
count = 0
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    sum += row[1]
    count += 1
average = sum / count

# 写入 Excel 文件
result_workbook = openpyxl.Workbook()
result_worksheet = result_workbook.active
result_worksheet['A1'] = '平均成绩'
result_worksheet['B1'] = average
result_workbook.save('d:/python/scoreResult.xlsx')

注意，以上代码使用了 OpenPyXL 库来读写 Excel 文件，如果你的电脑上没有安装该库，请先安装。

编写Python程序，从score.json读取成绩数据，计算本人成绩的平均学分绩点（保留两位小数）、学分加权平均成绩（保留两位小数）、必修课程曾不及格学分，并保存到Excel文件中，名称为score.xlsx

在Python中，我们可以使用`json`模块读取JSON文件，`pandas`处理数据，`openpyxl`或`xlsxwriter`库来写入Excel。以下是一个示例程序：

import json
import pandas as pd

# 1. 读取 JSON 文件
def read_score_json(file_name):
    with open(file_name, 'r') as f:
        data = json.load(f)
    return data

# 2. 计算学生成绩
def calculate_average(data):
    grades = [item['grade'] for item in data]
    credits = [item['credit'] for item in data]

    # 平均学分绩点 (GPA)
    gpa = sum(grade * credit for grade, credit in zip(grades, credits)) / sum(credits)

    # 学分加权平均成绩
    weighted_avg = sum(grade * credit for grade, credit in zip(grades, credits))

    # 找出必修课中曾不及格的学分
    required_courses = [item for item in data if item.get('required', False)]
    failed_credits = len([grade for grade in [g['grade'] for g in required_courses] if grade < 60])

    return round(gpa, 2), round(weighted_avg, 2), failed_credits

# 3. 写入 Excel
def write_to_excel(df, output_file):
    df.to_excel(output_file, index=False)

# 使用函数
data = read_score_json('score.json')
average_gpa, weighted_avg, failed_credits = calculate_average(data)

# 将结果整理成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data=[{'Average GPA': average_gpa, 'Weighted Average Score': weighted_avg, 'Failed Credits in Required Courses': failed_credits}])
output_file = 'score.xlsx'
write_to_excel(df, output_file)