使用pandas库来计算计算每个人的成绩与同一门课程平均成绩的差。试编程实现。

可以使用以下代码来计算每个人的成绩与同一门课程平均成绩的差：

import pandas as pd

# 读取成绩数据
data = pd.read_csv('scores.csv')

# 计算平均成绩
mean_score = data['score'].mean()

# 计算每个人的成绩与平均成绩的差
data['score_diff'] = data['score'] - mean_score

# 输出结果
print(data)

该代码假设成绩数据保存在名为 `scores.csv` 的 CSV 文件中，并且每行包含一个学生的姓名和成绩：

name,score
张三,80
李四,90
王五,70

程序运行后，将输出每个学生的姓名、成绩以及与平均成绩的差：

  name  score  score_diff
0   张三     80  -6.666667
1   李四     90   3.333333
2   王五     70 -16.666667

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2. 收集所选证券的历史价格数据。这可以通过从金融数据提供商如雅虎财经或谷歌财经获取数据，或者使用Python库（如pandas-datareader）来获取数据。

3. 计算每个证券的收益率。根据所选证券的历史价格数据，计算每个证券的收益率。这可以通过计算每个证券的价格变化率来实现。

4. 计算每对证券之间的协方差。使用pandas库中的corr()函数计算每对证券之间的协方差。这可以帮助确定证券之间的相关性。

5. 构建线性回归模型。使用StatsModels库中的OLS()函数构建线性回归模型。该模型可以帮助确定每个证券的权重。

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下面是一个Python代码示例，其中假设我们已经得到了两个csv文件"result1.csv"和"result2.csv"，其数据分别为查询结果集1和查询结果集2，我们需要将它们写入到同一个Excel文件"output.xlsx"的不同sheet中。

import pandas as pd

# 读取csv文件中的数据并转换为DataFrame对象
df1 = pd.read_csv("result1.csv")
df2 = pd.read_csv("result2.csv")

# 创建ExcelWriter对象，指定输出文件名
writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx")

# 将DataFrame对象写入到Excel的不同sheet中
df1.to_excel(writer, sheet_name="Result1", index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name="Result2", index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

希望这个示例可以帮助到您。