利用read_excel导入score.xlsx，完成： （1）将“math”列进行分段，成绩段分段方法为：0-59设为“不及格”，60-74为“合格”，75-89为“良好”，90-100为“优秀”，并将结果生成新列“math_cut”。 （2）根据“math_cut”统计不同数学等级的频数，将结果保存为math_count。 （3）根据不同数学等级的频数绘制圆环图。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 定义分段函数
def cut_score(x):
    if x < 60:
        return '不及格'
    elif x < 75:
        return '合格'
    elif x < 90:
        return '良好'
    else:
        return '优秀'

# 将math列进行分段，生成新列math_cut
df['math_cut'] = df['math'].apply(cut_score)

# 统计不同数学等级的频数，生成新DataFrame math_count
math_count = df['math_cut'].value_counts().reset_index()
math_count.columns = ['math_cut', 'count']

# 绘制圆环图
plt.pie(math_count['count'], labels=math_count['math_cut'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Math Score Distribution')
plt.show()

运行代码后，会显示一个圆环图，用于展示不同数学等级的频数。

相关问题

题目要求：利用read_excel导入score.xlsx，完成： （1）将“math”列进行分段，成绩段分段方法为：0-59设为“不及格”，60-74为“合格”，75-89为“良好”，90-100为“优秀”，并将结果生成新列“math_cut”。 （2）根据“math_cut”统计不同数学等级的频数，将结果保存为math_count。 （3）根据不同数学等级的频数绘制圆环图。

好的，我们可以使用pandas和matplotlib库来完成这个任务。以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 将math列进行分段，并生成新列math_cut
bins = [0, 59, 74, 89, 100]  # 分段的边界
labels = ['不及格', '合格', '良好', '优秀']  # 分段后的标签
df['math_cut'] = pd.cut(df['math'], bins=bins, labels=labels)

# 根据math_cut统计不同数学等级的频数
math_count = df['math_cut'].value_counts()

# 绘制圆环图
plt.pie(math_count, labels=math_count.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Math Grade Distribution')
plt.show()

以上代码中，我们首先使用pandas库中的`read_excel`函数读取了score.xlsx文件，并保存到一个DataFrame对象`df`中。然后，我们使用`cut`函数将math列进行分段，并生成新列math_cut。其中，`bins`参数指定了分段的边界，`labels`参数指定了分段后的标签。接着，我们使用`value_counts`函数统计了不同数学等级的频数，并保存到变量`math_count`中。最后，我们使用matplotlib库中的`pie`函数绘制了圆环图，并使用`title`函数添加了标题。

python文件score.xlsx中存放了学生的各个科目的考试成绩（如下图），编程实现：输入任意一个学号，将该学号对应的成绩，通过雷达图显示。

好的，根据您的要求，我可以帮您实现这个功能。以下是代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col=0)

# 定义雷达图的参数
categories = df.columns.tolist()  # 获取分类
N = len(categories)  # 获取分类数

# 将最大值和最小值加到DataFrame中，以防止图形顶点被遮挡
df = pd.concat([df, df.max().to_frame().T, df.min().to_frame().T], axis=0)

# 定义函数用于绘制雷达图
def plot_radar(row):
    values = row.drop('姓名').tolist()  # 获取数据
    values += values[:1]  # 闭合数据
    angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)]
    angles += angles[:1]  # 闭合角度
    ax = plt.subplot(111, polar=True)
    ax.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2)
    ax.fill(angles, values, alpha=0.25)
    ax.set_thetagrids(angles[:-1], categories)
    ax.set_ylim(df.min().min() - 10, df.max().max() + 10)
    title = row['姓名'] + ' 的成绩'
    ax.set_title(title, fontsize=14)

# 获取用户输入的学号
while True:
    sid = input("请输入学号：")
    if sid in df.index:
        break
    else:
        print("该学号不存在，请重新输入")

# 根据学号显示对应学生的雷达图
print("该学生的成绩如下：")
plot_radar(df.loc[sid])
plt.show()

接下来，请问您有什么其他问题吗？