python打开学生成绩表数据，统计各单科

的平均分和总分，该怎么做？

首先，你需要使用 Python 中的 Pandas 库来读取学生成绩表数据。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取学生成绩表数据
df = pd.read_excel('学生成绩表.xlsx')

# 统计各单科的平均分和总分
subject_scores = df.groupby('科目')['分数'].agg(['mean', 'sum'])
print(subject_scores)

其中，`read_excel` 函数用于读取 Excel 文件中的数据，`groupby` 函数用于按照科目进行分组，`agg` 函数用于对每个分组进行聚合操作，求出平均分和总分。

最后，你可以通过 `print` 函数输出统计结果。

相关问题

实训 实训1分析学生 考试成绩特征的分布与分散情况 1.训练要点 (1)掌握pyplot的基础语法， (2)掌握饼图的绘制方法 (3)掌握箱线图的绘制方法 2.需求说明 在期末多试后，学校对学生的期来试成绩及其他特征信息进行了统计，并存为学生成绩特征关系表(student gndexix)学生成绩特征关系表共有7个特征，分别为性别、自我效能感、考试课程准备情况、数学成绩、阅读成绩、写作成绩和总成绩，其部分数据如表5-40所示。为了解学生考试总成绩的分布情况，将总成绩按0”150、150~ 200 .200 250、 250~300区间划分为“不及格”“及格”“良好”“优秀”4个等级，通过绘制饼图在看各区间学生人数比例，并通过绘制箱线图在看学生3项单科成绩的分散情况。 表5-40学生成绩特征关系表部分数据 性别 自我效能感 考试课程 准备情况 数学成绩 阅读成绩 写作成绩 总成绩 女 中 未完成 7 72 74 218 女 高 完成 6 90 88 247 女 高 未完成 90 95 )3 278 男 未完成 47 57 14 148 男 中 未完成 7 78 '5 229 3.实现步骤 (1)使用pandas库读取学生名试成绩数据。 绩分布饼图，2)将学生考试总皮绩分为4个区间，计算各区间下的学生人数， 绘制学生考试总成(3)规取学生3项单科成绩的数据，给制学生各项考试成绩分散情况箱线图，实训2(4) 分析学生考试总成绩的分布情况和3项单科成绩的分散情况

实训1分析学生考试成绩特征的分布与分散情况

1. 导入需要的库和数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取学生成绩特征关系表
data = pd.read_excel('student.xlsx')

2. 绘制学生考试总成绩分布饼图

# 将总成绩按区间划分为“不及格”“及格”“良好”“优秀”4个等级
bins = [0, 150, 200, 250, 300]
labels = ['不及格', '及格', '良好', '优秀']
data['grade'] = pd.cut(data['总成绩'], bins=bins, labels=labels)

# 计算各区间下的学生人数
counts = data['grade'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(counts, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('学生考试总成绩分布')
plt.show()

3. 绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图

# 取出学生3项单科成绩的数据
scores = data[['数学成绩', '阅读成绩', '写作成绩']]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(scores.values, labels=scores.columns)
plt.title('学生各项考试成绩分散情况')
plt.show()

4. 分析学生考试总成绩的分布情况和各项单科成绩的分散情况

通过饼图可以看出，大部分学生的总成绩都在良好和及格之间，优秀的学生比例较少。

通过箱线图可以看出，数学成绩的分散情况相对较大，阅读和写作成绩的分散情况相对较小。

用Python，已知两个Excel表格：学生信息表、期末考试成绩表打印所有存在不及格科目（单科<60分）的学生记录； ④ 获取指定科目的最高分、最低分以及平均分。⑤ 计算出3班女生语文成绩的平均分；

要完成这些任务，我们需要使用pandas库处理Excel文件并分析数据。以下是每一步的具体步骤：

### 1. 导入必要的库和读取Excel文件

import pandas as pd

# 假设文件路径分别为'student_info.xlsx' 和 'exam_scores.xlsx'
student_info = pd.read_excel('student_info.xlsx')
exam_scores = pd.read_excel('exam_scores.xlsx')

### 2. 打印所有存在不及格科目（单科<60分）的学生记录

# 假设'语文'、'数学'和'英语'是各科的成绩字段
def check_failing(subjects, threshold):
    failing_students = {}
    for subject in subjects:
        failing_students[subject] = (student_info['姓名'][exam_scores[subject] < threshold])
    return failing_students

failing_records = check_failing(['语文', '数学', '英语'], 60)
for subject, students in failing_records.items():
    print(f"{subject}不及格的学生：{students}")

### 3. 获取指定科目的最高分、最低分以及平均分

# 示例获取语文的统计信息
subject = '语文'
high_score = exam_scores.loc[exam_scores['语文'].idxmax(), '姓名']
low_score = exam_scores.loc[exam_scores['语文'].idxmin(), '姓名']
average_score = exam_scores['语文'].mean()

print(f"语文最高分：{high_score}, 最低分：{low_score}, 平均分：{average_score}")

### 4. 计算出3班女生语文成绩的平均分
假设'班级'和'性别'字段在数据表中可用：

class_3_female_scores = exam_scores[(exam_scores['班级'] == '3') & (exam_scores['性别'] == '女')]['语文']
avg_class_3_female = class_3_female_scores.mean()
print(f"3班女生语文平均分：{avg_class_3_female}")

### 结合以上代码块，整体代码如下：

# ... 之前的部分代码 ...

# 3班女生语文平均分
class_3_female_scores = exam_scores[(exam_scores['班级'] == '3') & (exam_scores['性别'] == '女')]['语文']
avg_class_3_female = class_3_female_scores.mean()
print(f"3班女生语文平均分：{avg_class_3_female}")

# ... 之前获取指定科目统计信息的部分代码 ...