# (1) 读取 "datalstudent.xlsx" 文件，创建名为 "student" 的 DataFrame # (2) 随机显示 student 对象的 5 行数据 # (3) 查看 student 对象的列信息 # (4) 查看 student 对象的维度信息 # （5）访问 student 对象中行整数索引为2、列整数索引为1的数据元素 # （6）将 student 对象中的 ID 字段设置为索引字段 # （7）在 student 对象中查询姓名为“程伟”学生的信息 # （8）使用'成绩'列对 student 对象进行升序排序 # （9）使用'专业'列对 student 对象进行分组，创建名为 'student_group' 对象 # （10）使用 student_group 对象对'成绩'列计算平均值 # （11）以'姓名'列为子集，删除 student 对象中的重复值 # （12）统计 student 对象各列中缺失值的数量 # （13）统计 student 对象中各个专业学生数量

好的，让我来逐一回答你的问题：

(1) 读取 "datalstudent.xlsx" 文件，创建名为 "student" 的 DataFrame

import pandas as pd
student = pd.read_excel('datalstudent.xlsx')

(2) 随机显示 student 对象的 5 行数据

student.sample(5)

(3) 查看 student 对象的列信息

student.columns

(4) 查看 student 对象的维度信息

student.shape

(5) 访问 student 对象中行整数索引为2、列整数索引为1的数据元素

student.iloc[2, 1]

(6) 将 student 对象中的 ID 字段设置为索引字段

student.set_index('ID', inplace=True)

(7) 在 student 对象中查询姓名为“程伟”学生的信息

student[student['姓名'] == '程伟']

(8) 使用'成绩'列对 student 对象进行升序排序

student.sort_values(by='成绩')

(9) 使用'专业'列对 student 对象进行分组，创建名为 'student_group' 对象

student_group = student.groupby('专业')

(10) 使用 student_group 对象对'成绩'列计算平均值

student_group['成绩'].mean()

(11) 以'姓名'列为子集，删除 student 对象中的重复值

student.drop_duplicates(subset='姓名', inplace=True)

(12) 统计 student 对象各列中缺失值的数量

student.isnull().sum()

(13) 统计 student 对象中各个专业学生数量

student['专业'].value_counts()

希望我的回答能够帮到你！