score_dict = {}while True: input_str = input().strip() if input_str == '#': break name, score = input_str.split() score = int(score) if name in score_dict: score_dict[name].append(score) else: score_dict[name] = [score]print('姓 名 平均成绩')for name, scores in score_dict: avg_score = sum(scores) / len(scores) print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

这段代码存在一些问题，应该修改为：

score_dict = {}

while True:
    input_str = input().strip()
    if input_str == '#':
        break
    name, score = input_str.split()
    score = int(score)
    if name in score_dict:
        score_dict[name].append(score)
    else:
        score_dict[name] = [score]

print('姓 名 平均成绩')
for name, scores in score_dict.items():
    avg_score = sum(scores) / len(scores)
    print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

主要修改包括：

- 对于 `for name, scores in score_dict`，应该改为 `for name, scores in score_dict.items()`，因为字典类型需要使用 `items()` 方法来遍历。
- 对于计算平均成绩，应该在遍历时进行，而不是在输入时计算。

相关问题

while True: word_dict = {} fun_num = input('请输入功能编号：')

这是 Python 中的一段代码，它使用了一个 while 循环，表示程序会一直运行，直到用户选择退出。代码中的变量 word_dict 代表一个空的字典，用来存储用户添加的单词和其对应的释义。变量 fun_num 代表用户输入的功能编号，用来控制程序的不同功能。具体来说，程序会执行以下步骤：

1. 进入 while 循环，等待用户输入功能编号。
2. 用户输入功能编号后，程序将其存储在变量 fun_num 中，并进入 if 判断语句。
3. 根据用户输入的功能编号，程序执行相应的功能。例如，如果用户输入 1，程序会输出生词本中的所有单词及其释义；如果用户输入 2，程序会随机选择一个单词，并提示用户进行背诵。
4. 如果用户输入的是其他数字或非数字字符，程序会提示用户输入正确的功能编号，并继续等待用户输入。
5. 如果用户输入的是 0，表示用户想要退出程序，程序会跳出 while 循环，执行后续的代码，比如保存生词本到文件等。

总之，这段代码可以作为一个生词本程序的框架，实现基本的添加、查看、背诵和保存等功能。但具体的实现需要根据实际需求进行修改和完善。

TypeError: Can only append a dict if ignore_index=True

当你尝试使用 `pd.DataFrame.append()` 方法向Pandas DataFrame追加数据时，如果传递的数据不是一个字典，而是其他非字典类型的结构（如Series、列表等），并且`ignore_index=False`，就会出现`TypeError: Can only append a dict if ignore_index=True` 这样的错误。

`ignore_index` 参数的作用是在追加新行时自动重新索引DataFrame，保持原有索引不变。默认情况下（`ignore_index=False`），你需要提供一个字典形式的数据，其中键对应DataFrame的列名，值对应要追加的新行数据。

如果你需要追加的是单个Series或者其他非字典结构的数据，你应该先将它转换成字典格式，然后指定`ignore_index=True`，如下所示：

data_to_append = [1, 2, 3]  # 假设这是一个 Series 或者列表
new_row_dict = {'column_name': data_to_append}  # 将单个数据转化为字典格式
df = df.append(new_row_dict, ignore_index=True)