成绩>=90 优秀 90>成绩>=80 良好 80 >成绩 >=60 一般 成绩<60 不及格 请用Python匿名函数实现上面的需求

可以使用以下的 Python 匿名函数实现上述需求：

grade = lambda score: "优秀" if score >= 90 else "良好" if score >= 80 else "一般" if score >= 60 else "不及格"

这个匿名函数接受一个分数作为参数，然后根据分数返回相应的成绩等级。例如，如果你调用 `grade(85)`，它将返回 `"良好"`。

相关问题

读取小红小明成绩，将表格数据中的小明改成自己的名字，如：刘凯旋。 （1）已知平时成绩取20%,作业成绩取20%,考试成绩取60%。计算折算后的成绩：折分。添加“折分”列。 当apply中axis=1时，数据框是取的横向序列。所以可以根据某列的判断，处理另外一列。 （2）计算分数等级，添加“等级”列；0-59不及格，60-69差,70-79中,80-89良，90-100优。打印表。 （3）使用数据透视图，要求学号和类型为索引，子列名(columns)是小红和刘凯旋（自己的名字），聚合函数使用求和，显示汇总栏。

好的，下面是你需要的代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('成绩表格.csv')

# 将小明改成自己的名字
df['姓名'] = df['姓名'].replace('小明', '刘凯旋')

# 计算折分
df['折分'] = df.apply(lambda x: x['平时成绩'] * 0.2 + x['作业成绩'] * 0.2 + x['考试成绩'] * 0.6, axis=1)

# 计算等级
def get_grade(score):
    if score < 60:
        return '不及格'
    elif score < 70:
        return '差'
    elif score < 80:
        return '中'
    elif score < 90:
        return '良'
    else:
        return '优'

df['等级'] = df['折分'].apply(get_grade)

# 使用数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['学号', '类型'], columns='姓名', values='折分', aggfunc='sum', margins=True)

# 打印表
print(pivot_table)

代码中，首先读取 CSV 文件，并将小明改成自己的名字。然后，使用 `apply` 方法计算折分和等级。计算折分时，使用 `apply` 方法和匿名函数对每一行进行计算；计算等级时，使用 `apply` 方法和自定义函数对每一个折分进行计算。最后，使用 `pd.pivot_table` 方法生成数据透视表，并打印出来。

希望这个代码能够帮到你。如果你有其他问题，欢迎随时提出。

Python用 filter将其中>90的元素筛选出来；将其中不及格的元素筛选出来。

在Python中，你可以使用`filter()`函数结合条件判断来对列表中的元素进行筛选。`filter()`函数接受一个函数和一个序列作为参数，函数会逐个应用到序列的每个元素上，返回的是一个迭代器，包含所有使得函数返回`True`的元素。

如果你想筛选出大于90的元素，可以这样做：

numbers = [85, 92, 78, 99, 70]
greater_than_90 = list(filter(lambda x: x > 90, numbers))
print(greater_than_90)  # 输出: [92, 99]

# 如果你想筛选出不及格（这里假设及格线也是90分）的元素，只需将条件改为小于等于90即可
less_than_or_equal_to_90 = list(filter(lambda x: x <= 90, numbers))
print(less_than_or_equal_to_90)  # 输出: [85, 78, 70]

在这里，`lambda x: x > 90`是一个匿名函数，它接收一个值`x`并检查是否大于90。如果满足条件，则`filter()`返回True，元素会被保留；反之则过滤掉。