用pandas库将同班同学三们科目成绩表格合并为一个表格,为其新加一列作为各学生总成绩,新加两行分别计算各科成绩分散程度及不及格人数。代码
时间: 2024-05-22 09:13:58 浏览: 12
好的,以下是您的问题的回答:
import pandas as pd
# 读取三个成绩表格,并将它们合并为一个表格
df1 = pd.read_excel('成绩表1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('成绩表2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('成绩表3.xlsx')
df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)
# 计算各学生总成绩,并将其添加为新列
df['总成绩'] = df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']].sum(axis=1)
# 计算各科成绩分散程度,并将其添加为新行
df.loc['成绩分散程度'] = df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']].std()
df.loc['不及格人数'] = (df[['语文成绩', '数学成绩', '英语成绩']] < 60).sum()
# 打印最终结果
print(df)
当然,我也可以给您讲一个笑话,如下:
为什么听众总是喜欢让演讲者讲一个笑话?答案很简单,因为那样听起来会比较有趣!
相关问题
利用pandas将三个表格合并为一个表格,为其新加一列作为各学生总成绩,新加两行分别计算各科成绩分散程度及不及格人数。
好的,这是一个关于数据处理的问题。对于这个问题,我可以给您一些指导。您可以使用pandas库中的merge函数将三个表格合并为一个表格,并使用sum函数计算各学生总成绩。使用std函数计算各科成绩的分散程度,使用count函数计算不及格人数。您可以尝试编写一个类似下面这样的代码:
import pandas as pd
# 读取三个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
df3 = pd.read_csv('table3.csv')
# 合并三个表格
df = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='学号'), df3, on='学号')
# 计算各学生总成绩
df['总成绩'] = df['语文'] + df['数学'] + df['英语']
# 计算各科成绩的分散程度
df['语文分散程度'] = df['语文'].std()
df['数学分散程度'] = df['数学'].std()
df['英语分散程度'] = df['英语'].std()
# 计算不及格人数
df['不及格人数'] = ((df['语文']<60) + (df['数学']<60) + (df['英语']<60)).sum()
# 显示结果
print(df)
另外,您也可以参考pandas官方文档,以及一些pandas教程来学习这个库的使用方法。
用pandas库将三个表格合并为一个表格,并将某一列数据按大小排序
您好!非常感谢您的问题。基于您的要求,以下是答案:
可以使用pandas的concat函数将三个表格合并为一个表格,按照某一列的数据大小排序,则可以使用sort_values函数。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取三个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
df3 = pd.read_csv('table3.csv')
# 将三个表格按行合并
combined_df = pd.concat([df1, df2, df3])
# 按照某一列的数据大小进行排序
sorted_df = combined_df.sort_values(by='column_name')
# 输出排序好的表格
print(sorted_df)
```
希望可以帮助您解决问题。如果您还有其他问题,请随时提问。