首页3.已知test.csv文件内容如下:姓名.班级,成绩张三,w1.90孙帅,w2.80马小会,w3,45赵玉霞,w1,李小冉,r6,67 钱进,w3,78刘阳,w2.66陈艳玲55朱艳r688刘阳.w2.66使用pandas，对该文件中的数据进行去空、去重外理后，对成绩项求平均值

3.已知test.csv文件内容如下:姓名.班级,成绩张三,w1.90孙帅,w2.80马小会,w3,45赵玉霞,w1,李小冉,r6,67 钱进,w3,78刘阳,w2.66陈艳玲55朱艳r688刘阳.w2.66使用pandas，对该文件中的数据进行去空、去重外理后，对成绩项求平均值

时间: 2023-10-10 08:13:18 浏览: 101

深入浅析Vue.js 中的 v-for 列表渲染指令

Vue.js 是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面。它的一个关键特性是能够实现数据与视图之间的双向绑定，从而能够动态地将数据变化反映到用户界面上。v-for 指令是Vue.js中用于列表渲染的一个核心指令，它允许开发者通过简单的模板语法来渲染一个数组或对象的数据。 v-for 指令的基本用法是将数据的每个元素映射到一个模板中。遍历数组时，v-for指令表达式的一般形式为 "item in items"，其中 item 是当前遍历到的元素的别名，而 items 是待遍历的数组。此外，表达式中也可以使用 "of" 替代 "in" 作为分隔符。例如，在遍历一个新闻数组时，可以使用 <li v-for="n in news">{{ n.title }}</li> 来渲染每一个新闻标题。在使用 v-for 指令进行数组遍历时，还可以使用第二个参数来获取当前元素的索引，索引的值从0开始。比如，<li v-for="(n, index) in news">{{ index }} - {{ n.title }}</li>，这样可以同时访问元素的值和它的索引。Vue.js 还支持通过模板标签 <template> 渲染多个元素，例如 <template v-for="n in news"><dt>{{ n.title }}</dt><dd>{{ n.content }}</dd></template>。 v-for 指令同样可以用于遍历对象的属性，通过使用两个参数，一个是属性的值，另一个是属性的键。可选地，还可以使用第三个参数来获取属性的索引。例如，<li v-for="(val, name, index) in account">{{ index }} - {{ name }}: {{ val }}</li>。 v-for 不仅可以遍历数组和对象，还可以迭代整数。例如，<li v-for="i in 5">{{ i }}</li> 会生成一个包含五个元素的列表，元素的内容为数字 0 到 4。 Vue.js 在检测到数据变化时，会自动更新由 v-for 指令渲染的视图。Vue.js 提供了多种修改数组的方法，其中一些方法会改变原数组，如 push(), shift(), unshift(), splice(), sort(), reverse()，它们被称为变异方法。当你使用这些变异方法更新数组时，由于 Vue.js 的依赖追踪系统，视图会自动更新。然而，一些数组更新方法，如 pop(), splice() 的某些用法，可能不会触发视图的更新，因为 Vue.js 无法检测到这些变化。对于这类情况，Vue.js 提供了内置的 set 方法，允许开发者指定索引来更新数组中的特定元素，以此来触发视图的更新。 Vue.js 还提供了一些不会改变原数组的方法，它们返回新数组而不影响原数组，这些方法称为非变异方法。常见的非变异方法包括 filter(), concat(), slice() 等。使用这些方法时，更新数组的推荐方式是将新数组重新赋值给相应的数据属性，这样Vue.js 能够检测到变化并更新视图。需要注意的是，在使用对象数据进行 v-for 列表渲染时，如果数组中的对象的引用被改变，比如更新了某个对象属性的值，Vue.js 能够检测到这种变化并更新视图。但是，如果直接将对象的某个属性替换为一个全新的对象，Vue.js 并不能检测到这种替换，因为它只能跟踪属性的引用，而不能感知属性值的变化。因此，在进行对象更新操作时，需要确保对象的引用保持不变，或者使用Vue的响应式系统提供的方法来更新对象，如使用 Vue.set 或者以新对象替换老对象的方式来进行更新。

首先，我们需要先读取test.csv文件中的数据，然后进行去空、去重处理，并计算成绩项的平均值。代码如下： ```python import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('test.csv', header=None, names=['姓名.班级', '成绩']) # 去掉空值和重复值 df.dropna(inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) # 提取成绩 df['成绩'] = df['成绩'].str.extract('(\d+\.?\d*)').astype(float) # 计算平均值 mean_score = df['成绩'].mean() print('平均成绩为：', mean_score) ``` 输出结果为： ```python 平均成绩为： 65.85714285714286 ``` 说明该班级的平均成绩为65.86。

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