1. 将下列数据用DataFrame来存储，并分别命名为data1, data2, data3 2. 请讲data1,data2按照’subject_id’的值进行合并 3. 请将合并后的数据存储为“学生成绩.xlsx”文件，文件中不得保留行索引 # 第二题作答处 raw_data_1 = { 'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5','6'], 'first_name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung','Jack'], 'last_name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali', 'Aoni', 'Atiches','Potter']} raw_data_2 = { 'subject_id': ['4', '5', '6', '7', '8','9'], 'English': [23,67,23,47,82,37,], 'math': [43,67,84,78,94,58,]}

你可以使用 Pandas 库来处理 DataFrame，并进行合并和保存。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义原始数据
raw_data_1 = {
    'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5', '6'],
    'first_name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung', 'Jack'], 
    'last_name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali', 'Aoni', 'Atiches', 'Potter']
}
raw_data_2 = {
    'subject_id': ['4', '5', '6', '7', '8', '9'],
    'English': [23, 67, 23, 47, 82, 37], 
    'math': [43, 67, 84, 78, 94, 58]
}

# 创建 DataFrame
data1 = pd.DataFrame(raw_data_1)
data2 = pd.DataFrame(raw_data_2)

# 按照'subject_id'的值进行合并
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='subject_id')

# 保存为Excel文件
merged_data.to_excel('学生成绩.xlsx', index=False)

在这个代码中，我们首先定义了两个原始数据字典 `raw_data_1` 和 `raw_data_2`，然后使用这些原始数据创建了两个 DataFrame `data1` 和 `data2`。接下来，我们使用 `pd.merge` 函数按照 `'subject_id'` 列的值进行合并，并将结果保存到 `merged_data` 中。最后，我们使用 `to_excel` 函数将合并后的数据保存为 `学生成绩.xlsx` 文件，同时设置 `index=False` 来去除行索引。

请注意，你需要确保已安装了 Pandas 库，并且在代码中导入了它。