pandas对Excel处理数据,实现按总分成绩从高到低排序
时间: 2024-05-02 19:17:46 浏览: 176
假设我们有以下Excel表格,其中包含学生姓名、语文成绩、数学成绩和英语成绩。
| 姓名 | 语文 | 数学 | 英语 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 张三 | 80 | 90 | 85 |
| 李四 | 75 | 85 | 90 |
| 王五 | 90 | 80 | 95 |
| 赵六 | 85 | 95 | 80 |
我们可以使用pandas将其读取为DataFrame,然后按总分成绩从高到低排序。
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('students.xlsx')
# 计算总分成绩
df['总分'] = df['语文'] + df['数学'] + df['英语']
# 按总分成绩从高到低排序
df = df.sort_values('总分', ascending=False)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
姓名 语文 数学 英语 总分
2 王五 90 80 95 265
3 赵六 85 95 80 260
0 张三 80 90 85 255
1 李四 75 85 90 250
```
可以看到,结果已经按总分成绩从高到低排序了。
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Python 数据分析与机器学习阶段测试题 已知两个 Excel 表格:学生基本信息表、期末考试成绩表分别用于存放学生 的基本信息(包括姓名、性别、班级)和学生的期末成绩(包括姓名、语文、数 学、英语、总分),部分数据如下图所示(完整数据见学生基本信息表.xls、期末 考试成绩表.xls),完成以下操作。编写程序读取两张表中的数据,并将其根据姓名进行合并,然后将合并 后的数据按照总分从高到低进行排序,总分相同时,根据英语成绩从高到低排序, 并将结果存放在学生期末考试成绩排名表.xls 中,最终表中的部分数据如下。(40 分)
以下是Python代码:
```python
import pandas as pd
# 读取学生基本信息表和期末考试成绩表
info_data = pd.read_excel('学生基本信息表.xls')
score_data = pd.read_excel('期末考试成绩表.xls')
# 根据姓名进行合并
merged_data = pd.merge(info_data, score_data, on='姓名')
# 按照总分和英语成绩进行排序
sorted_data = merged_data.sort_values(by=['总分', '英语'], ascending=[False, False])
# 存储结果到学生期末考试成绩排名表.xls
sorted_data.to_excel('学生期末考试成绩排名表.xls', index=False)
```
其中,`pd.read_excel` 函数用于读取 Excel 表格数据,`pd.merge` 函数用于合并两张表格,`sort_values` 函数用于排序,`to_excel` 函数用于将结果存储到 Excel 表格中。最终,我们会得到一个按照总分和英语成绩排名的学生期末考试成绩排名表。
3.在pandas中读取’student.xlsx’,执行以下操作:(读取用pd.read_excel()) (1)查看学生表信息; (2)计算各科成绩的最低分、平均分和最高分; (3)计算每位同学的总分和平均分; (4)按照《数据处理》课程分数从高到低进行排序。
在Python的Pandas库中,你可以通过以下步骤来完成对Excel文件`student.xlsx`的操作:
1. **查看学生表信息**:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('student.xlsx')
print(df.head()) # 输出前几行数据,通常可以展示基本信息
```
2. **计算各科成绩的最低分、平均分和最高分**:
```python
subject_stats = df[['科目', '分数']].describe()
subject_min = subject_stats['分数']['min']
subject_mean = subject_stats['分数']['mean']
subject_max = subject_stats['分数']['max']
print(f"科目最低分:{subject_min}, 平均分:{subject_mean}, 最高分:{subject_max}")
```
3. **计算每位同学的总分和平均分**:
首先,假设表格中有'姓名'列作为唯一标识符,然后:
```python
total_scores = df.groupby('姓名')['分数'].sum().reset_index(name='总分')
average_scores = total_scores.groupby('姓名')['总分'].mean().reset_index(name='平均分')
print(average_scores)
```
4. **按照《数据处理》课程分数从高到低进行排序**:
如果有特定的'数据处理'列,那么可以这样做:
```python
data_processing_scores = df[df['课程名称'] == '数据处理']['分数']
sorted_df = df.sort_values(by=['data_processing_scores'], ascending=False)
print(sorted_df)
```
请注意,上述代码假定了`student.xlsx`文件结构合理,并且包含如'姓名'、'科目'、'分数'和'课程名称'等列。如果实际文件结构有所不同,你需要相应调整列名。此外,`data_processing_scores`部分需要根据实际情况检查是否真的有这个字段。
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