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。

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利用DataFrame生成五名同学，三科（语文，数学，英语）成绩的数据框

好的，下面是生成五名同学三科成绩的数据框的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 随机生成五名同学的姓名
names = ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'John', 'Lucy']

# 随机生成每个同学的语文，数学，英语成绩
chinese_scores = np.random.randint(60, 100, size=5)
math_scores = np.random.randint(60, 100, size=5)
english_scores = np.random.randint(60, 100, size=5)

# 将五名同学的姓名和成绩组成一个字典
data = {'姓名': names, '语文成绩': chinese_scores, '数学成绩': math_scores, '英语成绩': english_scores}

# 将字典转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 打印输出生成的DataFrame数据框
print(df)

输出结果：

      姓名  语文成绩  数学成绩  英语成绩
0    Tom     69     77     60
1  Jerry     80     84     92
2   Mike     87     78     97
3   John     92     80     82
4   Lucy     85     82     75

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。