补全代码def scoresToFile(scores): file = open("scores.txt","at") scores = [ ] #补全 file.writelines(scores) file.close()

这段代码是定义一个名为scoresToFile的函数，并且函数接受一个参数scores。函数的作用是将scores列表中的内容写入到scores.txt文件中。函数中打开了scores.txt文件，并且设定了打开模式为"at"，这表示是以追加模式打开文件。此外，函数中定义了一个空的列表scores=[]，这可能用于预留一个可传入的scores值，以便将其写入文件中。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)为这段代码添加一个将数据写入excel的功能

好的，可以使用pandas将数据写入Excel文件。可以在`plot_top_players_scores`函数中添加以下代码实现：

def plot_top_players_scores(players, scores):
    data = {"Player": players, "Score": scores}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 将数据写入Excel文件
    writer = pd.ExcelWriter('top_players_scores.xlsx')
    df.to_excel(writer, index=False)
    writer.save()

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6)
    ax.set_xlabel('球员', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('得分', fontsize=12)
    ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14)
    plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8)
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    for i, score in enumerate(scores):
        ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom')
    fig.tight_layout()
    plt.show()

这样就会在运行代码的同时生成一个名为`top_players_scores.xlsx`的Excel文件，并将获取到的球员得分数据写入该文件中。

with open('./score.txt','r') as f: lines=f.readlines() scores=[] for line in lines: scorelist=scores.append(list(line.strip().split(',')[1:])) scoreint=[int(score) for score in scorelist] scores.append(scoreint)

这段代码的作用是读取一个名为 `score.txt` 的文件，并将每行的第二个元素及之后的元素转化为整数后添加到一个名为 `scores` 的列表中。但是这段代码存在一些问题：

1. `scorelist` 是一个空列表，你应该将 `list(line.strip().split(',')[1:])` 直接添加到 `scores` 中，而不是添加到 `scorelist` 中再添加到 `scores` 中。
2. `scorelist` 是一个空列表，所以你无法对其进行迭代并转化为整数列表。应该将转化整数的步骤放到添加到 `scores` 中的过程中。
3. `scores` 是一个列表，但是你在第 4 行中将其赋值为一个整数列表的列表（二维列表），这可能不是你想要的结果。

下面是修改后的代码：

with open('./score.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    scores = []
    for line in lines:
        scorelist = line.strip().split(',')[1:]
        scoreint = [int(score) for score in scorelist]
        scores.append(scoreint)

这段代码会读取 `score.txt` 文件中的每一行，将逗号后面的数字转化为整数列表并添加到 `scores` 列表中。最终 `scores` 列表是一个包含多个整数列表的列表。