如何实现页面音乐播import pandas as pd from numpy import nan as NA columns = ['chinese','nath','english'] data = pd.DataFrame([[81.5,76.5,73.5],[71.,68,NA],[71.,68,NA],[NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data data_new = data.drop_duplicates().dropna(thresh=2) data_new data_new['chinese'].fillna(mean_chinese, inplace=True) data_new['english'].fillna(mean_english, inplace=True) data_new['mean'] = data_new.mean(axis=1) data_new bins = [0,60,75,85,100] labels = ['failed','median','great','excellent'] data_new['mean'] = pd.cut(data_new['mean'],bins=bins,labels=labels) print(data_new['mean'])放

这段代码的功能是对一个包含成绩信息的数据集进行清洗和处理，并将每个学生的平均成绩转化为对应的等级标签。具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库，并将数据集以特定格式存储到 data 变量中。
2. 使用 drop_duplicates() 方法去除重复行，再使用 dropna(thresh=2) 方法去除至少有两个缺失值的行，将处理后的数据存储到 data_new 变量中。
3. 使用 mean() 方法计算每个考试科目的平均成绩，并将结果存储到 mean_chinese 和 mean_english 变量中。
4. 使用 fillna() 方法将缺失值填充为对应科目的平均成绩。
5. 使用 mean() 方法计算每个学生的平均成绩，并将结果存储到 mean 列中。
6. 使用 cut() 方法将平均成绩转化为对应的等级标签，并将结果存储到 mean 列中。
7. 最后使用 print() 方法输出每个学生的等级标签。

需要注意的是，这段代码中的 mean_chinese 和 mean_english 变量没有给出具体的值，需要在代码中定义或者从其他数据集中计算得出。