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，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：

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

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：

   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：

   # 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：

   # 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：

   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。

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：

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。