用python读取各科成绩文件(scores.csv),完成以下需求:(1) 输出各科前 10条数据(2)输出各科成绩的最高分(3)输出各科成绩的最低分(4) 输出各科成绩的平均分(5) 添加一列数据,列名为status。其值为“正常”,输出前5条数据
时间: 2024-03-05 09:53:12 浏览: 20
好的,让我一步一步来解释如何完成你的需求。
首先,我们需要导入Python的pandas库,以便读取csv文件和进行数据处理。请确保你已经安装了pandas库。
```python
import pandas as pd
```
接下来,我们可以使用pandas库中的read_csv函数来读取scores.csv文件,并将其存储在一个名为df的数据框中。
```python
df = pd.read_csv('scores.csv')
```
现在我们可以开始回答你的问题了:
1. 输出各科前 10 条数据
```python
print(df.head(10))
```
2. 输出各科成绩的最高分
```python
print(df.max())
```
3. 输出各科成绩的最低分
```python
print(df.min())
```
4. 输出各科成绩的平均分
```python
print(df.mean())
```
5. 添加一列数据,列名为status。其值为“正常”,输出前5条数据
```python
df['status'] = '正常'
print(df.head(5))
```
至此,以上问题的回答就完成了。请注意,这里的代码仅为示例,实际使用时需要根据自己的数据文件进行相应调整。
相关问题
.读取各科成绩文件(scores.csv),完成以下需求: (1) 输出各科前10 条数据(2)输出各科成绩的最高分(3)输出各科成绩的最低分(4)输出各科成绩的平均分(5)添加一列数据,列名为status,其值为“正常”,输出前 5条数据
好的,我来回答你的问题。
首先,需要使用Python中的pandas库来读取csv文件并进行数据处理。
以下是实现上述需求的Python代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('scores.csv')
# 输出各科前10条数据
print("各科前10条数据:")
print(df[['Math', 'English', 'Chinese']].head(10))
# 输出各科成绩的最高分
print("各科成绩的最高分:")
print(df[['Math', 'English', 'Chinese']].max())
# 输出各科成绩的最低分
print("各科成绩的最低分:")
print(df[['Math', 'English', 'Chinese']].min())
# 输出各科成绩的平均分
print("各科成绩的平均分:")
print(df[['Math', 'English', 'Chinese']].mean())
# 添加一列数据,列名为status,其值为“正常”,输出前5条数据
df['status'] = '正常'
print("添加status列后前5条数据:")
print(df.head(5))
```
希望能够帮助你解决问题!
python 读取各科成绩文件(scores.csv),完成以下需求,1.输出各科前15条数据,2.使用describe 输出语文成绩的统计性描述,3.添加一列数据,列名为date,其值为"2023-06-05",输出前5条数据,4.将新添加的date 转换成datetime类型,输出第1条数据的月份
好的,我会根据您的要求进行回答。以下是我的回答:
1. 读取各科成绩文件并输出各科前15条数据的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取各科成绩文件
df_math = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'math'])
df_english = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'english'])
df_chinese = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'chinese'])
# 输出各科前15条数据
print('Math scores:')
print(df_math.head(15))
print('\nEnglish scores:')
print(df_english.head(15))
print('\nChinese scores:')
print(df_chinese.head(15))
```
2. 使用describe输出语文成绩的统计性描述的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取语文成绩文件
df_chinese = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'chinese'])
# 输出语文成绩的统计性描述
print(df_chinese['chinese'].describe())
```
3. 添加一列数据,并输出前5条数据的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取各科成绩文件
df_math = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'math'])
df_english = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'english'])
df_chinese = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'chinese'])
# 添加一列数据
df_math['date'] = '2023-06-05'
df_english['date'] = '2023-06-05'
df_chinese['date'] = '2023-06-05'
# 输出前5条数据
print('Math scores:')
print(df_math.head(5))
print('\nEnglish scores:')
print(df_english.head(5))
print('\nChinese scores:')
print(df_chinese.head(5))
```
4. 将新添加的date转换成datetime类型,并输出第1条数据的月份的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取各科成绩文件
df_math = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'math'])
df_english = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'english'])
df_chinese = pd.read_csv('scores.csv', usecols=['id', 'chinese'])
# 添加一列数据并转换成datetime类型
df_math['date'] = pd.to_datetime('2023-06-05')
df_english['date'] = pd.to_datetime('2023-06-05')
df_chinese['date'] = pd.to_datetime('2023-06-05')
# 输出第1条数据的月份
print(df_math['date'][0].month)
```
希望我的回答能够帮助到您!
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