import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #（1）读取c:\ecnu_ks\root中的文件student_score.csv中的学生语文、数学、英语三列成绩数据,注意csv文件中的分隔符，且文件中含中文字符 #（2）数据清洗：清除三门课全部缺考的学生，将部分缺考的学生成绩设为0 #（3）数据统计和分析：输入一个总成绩，输出比这个总成绩高的人数。 #（4）绘制出数学成绩各成绩段的饼图并保存为"pie.png"。

以下是可能实现上述任务的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv(r'c:\ecnu_ks\root\student_score.csv', sep=',', encoding='utf-8')

# 数据清洗
df = df.dropna(subset=['语文', '数学', '英语'], how='all')  # 删除全部缺考的学生
df = df.fillna(value=0)  # 缺考成绩设为0

# 数据统计和分析
def count_higher_than_score(score):
    return len(df[df.sum(axis=1) > score])

print("总成绩高于80分的人数：", count_higher_than_score(80))

# 绘图
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]  # 成绩分段
labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀']  # 成绩段标签
math_scores = pd.cut(df['数学'], bins=bins, labels=labels)  # 分段
math_scores_counts = math_scores.value_counts()  # 统计各成绩段人数
plt.pie(math_scores_counts, labels=math_scores_counts.index)
plt.title('数学成绩各成绩段饼图')
plt.savefig('pie.png')
plt.show()

需要注意的是，文件路径、成绩列的名称和分隔符可能需要根据实际情况进行修改。