将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”中的nan替换为这门成绩的平均成绩,如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。

时间: 2024-03-21 19:43:56 浏览: 19
好的,首先需要安装 Pandas 库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas ``` 然后,读取 Excel 文件并进行处理的代码如下: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx') # 将 nan 替换为这门成绩的平均成绩 df['专业成绩'] = df.groupby('学号')['专业成绩'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) # 统计每个学生的有效成绩数 df['有效成绩数'] = df[['数据1', '数据2', '数据3', '专业成绩']].count(axis=1) # 删除有效成绩数少于1门的学生 df = df[df['有效成绩数'] >= 1] # 删除无用的列 df = df.drop(columns=['有效成绩数']) # 保存为 Excel 文件 df.to_excel('处理后的数据.xlsx', index=False) ``` 运行以上代码后,处理后的数据将保存在 Excel 文件“处理后的数据.xlsx”中。
相关问题

j将“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”数据中的nan替换为这门成绩的平均成绩,如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。

好的,这题目与上面的问题类似,只是需要对两个Excel文件进行操作。同样地,我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。下面是一些示例代码: ```python import pandas as pd # 读取“大数据1年级爱好数据.xlsx”文件 df_hobby = pd.read_excel("大数据1年级爱好数据.xlsx") # 将所有NaN值替换为每门成绩的平均值 for column in df_hobby.columns[1:]: mean = df_hobby[column].mean() df_hobby[column].fillna(mean, inplace=True) # 删除成绩有效数据少于1门的学生 df_hobby.dropna(thresh=2, inplace=True) # 读取“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”文件 df_major = pd.read_excel("大数据1年级专业成绩数据.xlsx") # 将所有NaN值替换为每门成绩的平均值 for column in df_major.columns[1:]: mean = df_major[column].mean() df_major[column].fillna(mean, inplace=True) # 删除成绩有效数据少于1门的学生 df_major.dropna(thresh=2, inplace=True) ``` 这段代码做了以下几件事情: 1. 使用Pandas库的read_excel函数读取“大数据1年级爱好数据.xlsx”文件,并将其存储在名为df_hobby的DataFrame对象中。 2. 对于每门成绩的列,使用mean函数计算平均值,并使用fillna函数将所有NaN值替换为平均值。 3. 使用dropna函数删除成绩有效数据少于1门的学生。thresh参数指定每行中非NaN值的最小数量。因为每行至少有一个学生ID,所以阈值为2。 4. 使用Pandas库的read_excel函数读取“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”文件,并将其存储在名为df_major的DataFrame对象中。 5. 对于每门成绩的列,使用mean函数计算平均值,并使用fillna函数将所有NaN值替换为平均值。 6. 使用dropna函数删除成绩有效数据少于1门的学生。thresh参数指定每行中非NaN值的最小数量。因为每行至少有一个学生ID,所以阈值为2。 请注意,这里假设Excel文件中只包含数字和NaN值。如果Excel文件包含其他类型的值,你可能需要进行更复杂的数据清洗。

将C盘中“大数据1年级数据.xlsx”、“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”导入到python中将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”中的nan替换为这门成绩的平均成绩,如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。

好的,针对你的问题,我给出以下步骤: 1. 首先,你需要安装pandas库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas ``` 2. 导入pandas库,并读取四个Excel文件,代码如下: ```python import pandas as pd data1 = pd.read_excel('C:/大数据1年级数据.xlsx') data2 = pd.read_excel('C:/大数据1年级朋友数据.xlsx') data3 = pd.read_excel('C:/大数据1年级爱好数据.xlsx') data4 = pd.read_excel('C:/大数据1年级专业成绩数据.xlsx') ``` 3. 合并四个数据集,并将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”中的nan替换为这门成绩的平均成绩,代码如下: ```python # 合并四个数据集 data = pd.merge(data1, data2, on='学号') data = pd.merge(data, data3, on='学号') data = pd.merge(data, data4, on='学号') # 将nan替换为这门成绩的平均成绩 data = data.fillna(data.groupby('学号')['专业成绩'].transform('mean')) ``` 4. 删除成绩有效数据少于1门的学生,代码如下: ```python # 统计每个学生的有效成绩数 data['有效成绩数'] = data[['数据1', '数据2', '数据3', '专业成绩']].count(axis=1) # 删除有效成绩数少于1门的学生 data = data[data['有效成绩数'] >= 1] # 删除无用的列 data = data.drop(columns=['有效成绩数']) ``` 5. 最后,将处理后的数据保存为Excel文件,代码如下: ```python data.to_excel('C:/处理后的数据.xlsx', index=False) ``` 这样处理后,你就可以得到处理后的数据文件“C:/处理后的数据.xlsx”了。

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