读取“simple_score.xlsx”文件,首先过滤其中的异常成绩数据(小于0、大于100或为空的是异常数据),然后统计“成绩”字段的描述性信息,除了默认的均值、方差等以外,还需统计“总和”、“极差”、“变异系数”、“四分位数间距”,并输出以上统计信息。
时间: 2024-12-25 09:25:23 浏览: 4
为了读取并处理"simple_score.xlsx"文件,我们可以使用Python的pandas库来进行数据预处理和分析。以下是完成这项任务的一般步骤:
1. 首先,你需要导入所需的库,如pandas和openpyxl,用于读取Excel文件和数据操作:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
```
2. 加载Excel文件到pandas DataFrame:
```python
# 如果xlsx文件位于当前工作目录下
wb = load_workbook('simple_score.xlsx')
sheet = wb['Sheet1'] # 假设你的成绩数据在第一个工作表
df = pd.DataFrame(sheet.values, columns=sheet row[0], index=sheet rows)
```
3. 过滤掉异常数据:
```python
df = df[(df['成绩'] >= 0) & (df['成绩'] <= 100) & df['成绩'].notnull()]
```
4. 计算描述性统计信息:
```python
stats = {
'平均值': df['成绩'].mean(),
'方差': df['成绩'].var(),
'总和': df['成绩'].sum(),
'极差': df['成绩'].max() - df['成绩'].min(),
'变异系数': df['成绩'].std() / df['成绩'].mean(), # 使用标准差除以均值得到变异系数
'四分位数间距': df['成绩'].quantile(0.75) - df['成绩'].quantile(0.25),
}
```
5. 输出统计结果:
```python
for key, value in stats.items():
print(f"{key}: {value}")
```
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