python修改Excel文件，该文件包含姓名、语文、数学、英语四列，姓名一列显示有多个人，现在给语文、数学、英语增加随机数

你可以使用 Python 的 `openpyxl` 模块来读取和修改 Excel 文件。首先需要安装这个模块，可以通过 `pip install openpyxl` 来安装。

以下是一个示例代码，它会打开一个名为 `grades.xlsx` 的 Excel 文件，并给其中的语文、数学、英语三列增加随机数：

import openpyxl
from random import randint

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('grades.xlsx')
sheet = wb.active

# 遍历每行数据，给语文、数学、英语三列增加随机数
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    for i in range(1, 4):
        row[i] += randint(0, 10)

# 保存修改后的 Excel 文件
wb.save('grades.xlsx')

在以上代码中，`iter_rows` 方法用于遍历每个单元格，`min_row=2` 表示从第二行开始读取数据，`values_only=True` 表示只获取单元格的值而不包含其他信息。

对于每一行数据，我们使用一个循环来给语文、数学、英语三列增加随机数。`randint(0, 10)` 表示生成一个 0 到 10 之间的随机整数。

最后，我们使用 `save` 方法保存修改后的 Excel 文件。

相关问题

python根据score.xlsx文件学生姓名(1)选择总分和平均分绘制堆积柱状图 (2)选择数学,语文,英语,绘制多数据列柱状图并正常显示中文标签

好的，我会尽力回答你的问题。首先需要说明的是，我作为一个AI语言模型，无法直接操作您的本地文件，因此以下的代码示例仅供参考。

针对您的第一个问题，可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取score.xlsx文件
df = pd.read_excel('score.xlsx')

# 按照学生姓名分组，计算总分和平均分
grouped = df.groupby('姓名').agg({'总分': 'sum', '平均分': 'mean'})

# 绘制堆积柱状图
grouped.plot(kind='bar', stacked=True)

# 显示图形
plt.show()

针对您的第二个问题，也可以使用pandas和matplotlib库来实现。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 读取score.xlsx文件
df = pd.read_excel('score.xlsx')

# 选择数学、语文、英语三门课程，计算每个学生的成绩
df_subjects = df[['姓名', '数学', '语文', '英语']]

# 绘制多数据列柱状图
df_subjects.plot(x='姓名', kind='bar')

# 设置中文标签
font = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf', size=12)
plt.xticks(rotation=0, fontproperties=font)

# 显示图形
plt.show()

需要注意的是，这里设置中文标签需要借助FontProperties和指定中文字体路径的方式来实现。如果您的操作系统不是Windows或者中文字体路径不同，需要自行调整。另外，代码中的文件路径也需要根据您的实际情况进行修改。

python根据scor.xlsx文件(1)选择总分和平均分绘制堆积柱状图 (2)选择数学,语文,英语,绘制多数据列柱状图

好的，我来解答你的问题。

针对你的第一个问题，我假设你已经安装好了 Python 和 Pandas 库，并且已经将 scor.xlsx 文件放在了当前工作目录下。那么你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取 scor.xlsx 文件，并将数据存储在 DataFrame 中：

df = pd.read_excel('scor.xlsx')

3. 计算总分和平均分，并将结果存储在新的 DataFrame 中：

df_sum = pd.DataFrame({'Total': df.sum(axis=1), 'Average': df.mean(axis=1)})

4. 使用 Matplotlib 库绘制堆积柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制堆积柱状图
plt.bar(df_sum.index, df_sum['Total'], label='Total Score')
plt.bar(df_sum.index, df_sum['Average'], bottom=df_sum['Total'], label='Average Score')

# 添加 X 轴和 Y 轴标签
plt.xlabel('Student')
plt.ylabel('Score')

# 添加标题
plt.title('Stacked Bar Chart of Total and Average Score')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

针对你的第二个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取 scor.xlsx 文件，并将数据存储在 DataFrame 中：

df = pd.read_excel('scor.xlsx')

2. 选择需要绘制的数据列，并将结果存储在新的 DataFrame 中：

df_selected = df[['Math', 'Chinese', 'English']]

3. 使用 Matplotlib 库绘制多数据列柱状图：

import numpy as np

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 设置 X 轴刻度标签
labels = df.index.tolist()

# 设置每个柱子的宽度
bar_width = 0.2

# 设置每个数据列的颜色
colors = ['r', 'g', 'b']

# 循环绘制每个数据列的柱状图
for i in range(df_selected.shape[1]):
    x = np.arange(len(labels))
    y = df_selected.iloc[:, i]
    plt.bar(x + i * bar_width, y, width=bar_width, color=colors[i], label=df_selected.columns[i])

# 设置 X 轴标签
plt.xlabel('Student')

# 设置 Y 轴标签
plt.ylabel('Score')

# 设置标题
plt.title('Multiple Bar Chart of Math, Chinese and English')

# 添加 X 轴刻度标签
plt.xticks(x + bar_width, labels)

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

希望我的回答能够帮助到你！