但在原本的表格中列名没有score这一项，其列名形如“数学分析”、“高等代数”，此时如何解决上述问题

如果原本的表格中没有score这一项，而是使用诸如“数学分析”、“高等代数”等列名来表示分数，那么我们需要对这些列名进行处理，使其能够被ChitGPT所理解。一种解决方法是将这些列名转换为数字，例如将“数学分析”转换为1，“高等代数”转换为2等等。然后在与ChitGPT对话时，使用相应的数字代替原本的列名，以便ChitGPT能够正确地识别分数信息。

相关问题

但在原本的表格中列名没有score这一项，其列名形如“数学分析，分数”、“高等代数，分数”，此时如何解决上述问题

如果原本的表格中列名没有 `score` 这一项，而是形如“数学分析，分数”、“高等代数，分数”等，那么我们需要先提取出课程名称和对应的分数，然后再按照要求计算加权平均成绩和加权平均绩点。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('统计学类专业成绩单.xlsx')

# 提取课程名称和对应的分数
courses = ['高等数学', '线性代数', '概率论与数理统计', 'Python程序设计', '高级计量经济学', 'R语言程序设计', '统计学原理']
scores = []
for c in courses:
    scores.append(df[c + '，分数'])

# 添加加权平均成绩列
weighted_scores = []
for i in range(len(courses)):
    weighted_scores.append(scores[i] * df[courses[i] + '，学分'])
df['加权平均成绩'] = sum(weighted_scores) / sum(df[courses[i] + '，学分'] for i in range(len(courses)))

# 定义计算绩点的函数
def calc_gpa(score):
    if score >= 90:
        return 4.0
    elif score >= 86:
        return 3.7
    elif score >= 83:
        return 3.3
    elif score >= 80:
        return 3.0
    elif score >= 76:
        return 2.7
    elif score >= 73:
        return 2.3
    elif score >= 70:
        return 2.0
    elif score >= 66:
        return 1.7
    elif score >= 63:
        return 1.3
    elif score >= 60:
        return 1.0
    else:
        return 0

# 添加加权平均绩点列
df['加权平均绩点'] = df['加权平均成绩'].apply(calc_gpa)

# 输出结果
print(df)

这段代码会打印出包含加权平均成绩和加权平均绩点的新 DataFrame。请注意，这里我们使用了 `+` 运算符来拼接字符串，从而得到对应课程的列名。

同时，我们还需要注意，在这里我们使用了一个循环来提取对应课程的分数列，以及计算加权平均成绩列。这样做的好处是，即使列名发生变化，只需要修改 `courses` 列表中对应的课程名称即可，代码的可维护性更高。

pandas输出列名

pandas输出列名可以使用data.columns属性来获取，它返回一个索引对象<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>。你也可以使用df.rename(columns = {'score':'popularity'}, inplace=True)来修改列名，其中df是你的DataFrame对象，'score'是你想要修改的列名，'popularity'是修改后的列名。这样就可以实现对列名的修改了。