利用dataframe生成，三科（语文，数学，英语）成绩的数据框，按照语文成绩排序，计算每位同学的平均分，并生成新的一列插入dataframe中，按csv格式存入本地磁盘

好的，以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成三科成绩的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 101, size=(10, 3)), columns=['语文', '数学', '英语'])
print(df)

# 按照语文成绩排序
df = df.sort_values('语文', ascending=False)

# 计算每位同学的平均分，并生成新的一列插入dataframe中
df['平均分'] = df.mean(axis=1)

# 按csv格式存入本地磁盘
df.to_csv('成绩表.csv', index=False)

这段代码使用Pandas模块生成了一个三科成绩的数据框，并按照语文成绩排序。然后计算每位同学的平均分，并生成新的一列插入dataframe中。最后使用`to_csv`函数按照csv格式存储到本地磁盘中，`index=False`表示不保留行索引。你可以在代码中修改列数、行数、成绩范围等来生成你需要的数据框。

相关问题

利用dataframe生成5名同学，三科（语文，数学，英语）成绩的数据，按照语文成绩排序，计算每位同学的平均分，并生成新的一列插入dataframe中，按csv格式插入本地磁盘

好的，我理解了你的要求。以下是一份示例代码，用于生成数据、排序、计算平均分以及保存到本地磁盘。

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成5名同学，三科成绩的数据
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '语文': np.random.randint(60, 100, 5),
    '数学': np.random.randint(60, 100, 5),
    '英语': np.random.randint(60, 100, 5)
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照语文成绩排序
df = df.sort_values(['语文'], ascending=False)

# 计算平均分并生成新的一列
df['平均分'] = df[['语文', '数学', '英语']].mean(axis=1)

# 保存到本地磁盘
df.to_csv('score.csv', index=False)

这段代码会生成一个包含5名同学三科成绩的DataFrame对象，按照语文成绩排序，计算每位同学的平均分并添加一列，最后将数据保存到本地磁盘的score.csv文件中。你可以根据需要修改文件名和路径。

利用dataframe生成五个同学三科（语文，数学，英语）成绩数据框并完成如下操作：1、按语文 成绩进行排序2、计算每位同学的平均分并生成新的一列插入dataframe中3、将该表按csv文件格式存入本地磁盘中

好的，我会按照您的要求进行操作。以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成五个同学三科成绩数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 101, size=(5, 3)),
                  columns=['语文', '数学', '英语'],
                  index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 按语文成绩进行排序
df = df.sort_values(by='语文', ascending=False)

# 计算每位同学的平均分并生成新的一列插入dataframe中
df['平均分'] = df.mean(axis=1)

# 将该表按csv文件格式存入本地磁盘中
df.to_csv('scores.csv', encoding='utf-8', index=False)

以上代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数生成了一个五行三列的数据框，然后使用 `sort_values()` 函数按照语文成绩进行降序排序。接着，我们使用 `mean()` 函数计算每位同学的平均分，并将其插入到数据框中。最后，使用 `to_csv()` 函数将数据框按照 csv 文件格式保存到本地磁盘中。

希望这个代码能够帮到您！