从studentsInfo.xlsx 文件的"Group1"表单中读取数据(可指定 sheet_name='Group1'的参数), 将第0列设为索引列, 得到数据框对象 df

好的，你可以使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 `studentsInfo.xlsx` 文件的 "Group1" 表单，并将第0列设为索引列，得到数据框对象 df，代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('studentsInfo.xlsx', sheet_name='Group1', index_col=0)

其中，`index_col=0` 表示将第0列作为索引列。请确保当前工作目录下存在 `studentsInfo.xlsx` 文件，并且 "Group1" 表单存在。

相关问题

1. 数据合并。 1）从studentsInfo.xlsx的“Group3”页读取数据，将序号、性别、年龄项保存到data1对象； 2）从studentsInfo.xlsx的“Group3”页读取数据，将序号、身高、体重、成绩项保存到data2对象； 3）将data2合并到data1中，连接方式为内连接。

可以使用 pandas 库来完成数据合并的操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 从 Group3 页读取数据到 data1 对象
data1 = pd.read_excel('studentsInfo.xlsx', sheet_name='Group3', usecols=['序号', '性别', '年龄'])

# 从 Group3 页读取数据到 data2 对象
data2 = pd.read_excel('studentsInfo.xlsx', sheet_name='Group3', usecols=['序号', '身高', '体重', '成绩'])

# 将 data2 合并到 data1 中，连接方式为内连接
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='序号', how='inner')

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.read_excel` 函数读取了“Group3”页的数据，并分别保存到了 `data1` 和 `data2` 对象中。接着，我们使用 `pd.merge` 函数将 `data2` 合并到了 `data1` 中，并且指定了连接键为“序号”，连接方式为内连接。最后，合并后的数据被保存在 `merged_data` 对象中。

数据清洗。 1）从studentsInfo.xlsx 文件的“Group1”表单中读取数据； 2）将“案例教学”列数据值全改为NaN； 3）滤除每行数据中缺失3项以上（包括3项）的行； 4）滤除值全部为NaN的列；

数据清洗是指对原始数据集进行预处理，以便后续分析或建模时得到准确、可靠的结果。对于给定的任务，以下是具体的步骤：

1. 首先，你可以使用Python的数据处理库pandas来操作Excel文件。使用`pandas.read_excel()`函数加载"studentsInfo.xlsx"文件，并指定工作表名"Group1"：

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('studentsInfo.xlsx', sheet_name='Group1')

2. 然后，针对"案例教学"这一列，你想要将其所有值设置为NaN，可以使用`loc`或`replace`方法：

   data['案例教学'] = data['案例教学'].replace({'案例教学': 'NaN'})
   # 或者
   data.loc[data['案例教学'] == '案例教学', '案例教学'] = np.nan

3. 接下来，需要过滤掉每行缺失超过3项的记录。这通过`dropna`函数结合`thresh`参数实现：

   cleaned_data = data.dropna(thresh=data.shape[1] - 3, axis=1)

4. 最后，为了去除全为NaN的列，可以再次使用`dropna`，这次只关注行（axis=0）而不是列：

   cleaned_data = cleaned_data.dropna(axis=1, how='all')

完成上述步骤后，`cleaned_data`就是已经清洗过的数据集了。