训练项目：合并数据表 文件“各科成绩.xlsx”中保存着我班的各科成绩。要求，编写python程序，使用pandas的数据合并功能，以“学号”为关键字，将各科成绩到一个汇总表中，汇总表的名称为“汇总表.xlsx”。有些同学缺失了某些科目的成绩，用NaN代替。全部共40名同学。

您好，您的问题是如何使用pandas的数据合并功能，以“学号”为关键字，将各科成绩到一个汇总表中，汇总表的名称为“汇总表.xlsx”，对吧？

是的，您说的对。

好的，那么可以先导入pandas库并读取各科成绩表格，然后通过merge函数进行合并，在合并过程中以“学号”为关键字，最后将结果保存到“汇总表.xlsx”中。具体的代码实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取各科成绩表格 
df1 = pd.read_excel('各科成绩.xlsx', sheet_name='语文')
df2 = pd.read_excel('各科成绩.xlsx', sheet_name='数学')
df3 = pd.read_excel('各科成绩.xlsx', sheet_name='英语')

# 合并各科成绩表格 
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='学号').merge(df3, on='学号')

# 将结果保存到“汇总表.xlsx”中 
df_merge.to_excel('汇总表.xlsx', index=None)

在上面的代码中，首先使用pd.read_excel函数读取各个表格，然后使用pd.merge函数进行合并，最后将结果保存到“汇总表.xlsx”中。处理缺失值的操作默认由pandas自动处理。希望能够帮到您。

相关问题

编写程序，在目录 d:\python 下读取 Excel 文件“score.xlsx”，计算平均成绩后写入 Excel 文 件“scoreResult.xlsx”，要求如下： ①最后一列统计每个学生的平均分，保留 2 位小数，列名为“平均成绩”； ②最后一行统计各科成绩的平均分，保留 2 位小数。

好的，这是一个比较典型的 Python 处理 Excel 文件的问题，需要使用到 pandas 和 openpyxl 两个库。下面是实现这个功能的 Python 代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('d:/python/score.xlsx')

# 计算每个学生的平均分
df['平均成绩'] = df.mean(axis=1).round(2)

# 计算各科成绩的平均分
df.loc['平均成绩'] = df.mean()

# 将结果写入 Excel 文件
df.to_excel('d:/python/scoreResult.xlsx', index=False)

这段代码首先使用 pandas 库的 read_excel 函数读取原始的 Excel 文件，然后使用 mean 函数计算每个学生的平均分并添加到 DataFrame 中，再使用 loc 函数计算各科成绩的平均分并添加到 DataFrame 中的最后一行。

最后，使用 to_excel 函数将处理好的 DataFrame 写入到新的 Excel 文件中，并指定参数 index=False 表示不写入行索引。

应用numpy库处理学生成绩数据（学生成绩文件为npscore.xlsx）,完成增加个人总分，各科成绩总分，分析中位数、标准差和方差等

好的，我会为你解答这个问题。

首先，我们需要加载 `numpy` 和 `pandas` 库。`pandas` 库用于处理 Excel 文件。

import numpy as np
import pandas as pd

然后，我们需要读取 Excel 文件中的数据。假设该文件的名字为 `npscore.xlsx`，我们可以用以下代码读取数据：

data = pd.read_excel('npscore.xlsx')

现在，我们可以对数据进行处理。我们可以使用 `numpy` 库的函数来计算总分、各科成绩总分、中位数、标准差和方差等。

# 计算每个学生的总分
data['总分'] = data.sum(axis=1)

# 计算每个科目的总分
data.loc['科目总分'] = data.sum()

# 计算中位数
median = np.median(data, axis=0)
print('中位数：\n', median)

# 计算标准差
std = np.std(data, axis=0)
print('标准差：\n', std)

# 计算方差
var = np.var(data, axis=0)
print('方差：\n', var)

其中，`axis=0` 表示对列进行计算，`axis=1` 表示对行进行计算。

最后，我们可以将处理好的数据保存到一个新的 Excel 文件中：

data.to_excel('npscore_new.xlsx', sheet_name='Sheet1')

完整代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('npscore.xlsx')

# 计算每个学生的总分
data['总分'] = data.sum(axis=1)

# 计算每个科目的总分
data.loc['科目总分'] = data.sum()

# 计算中位数
median = np.median(data, axis=0)
print('中位数：\n', median)

# 计算标准差
std = np.std(data, axis=0)
print('标准差：\n', std)

# 计算方差
var = np.var(data, axis=0)
print('方差：\n', var)

# 保存数据
data.to_excel('npscore_new.xlsx', sheet_name='Sheet1')