Python数据分析基础(余本国)第四章练习

Python数据分析基础（余本国）第四章练习

需求

1. 班主任现有⼀班级的两张表，如下:

信息表：

成绩表：

现请帮班主任做如下⼯作：

1) 给成绩表加上姓名列；

2) 给成绩表加上字段“总分”列，并求出总分；

3) 增加列字段“等级”，标注每⼈“总分”的“优、良、中、及格、差”(270≤优，240≤良， 210≤中，及格≤180，差≤180)；

4) 计算各门课程的平均成绩以及标准差；

5) 做"总分"成绩分布图，纵坐标表⽰成绩，横坐标表⽰学号或者姓名，画出总分的均分横线，让每位

同学的总分圆点分布在均分线上下，以便于观

察每位同学的成绩离开均分的距离。

引⼊pandas包进⾏数据分析和matplotlib.pyplot画图

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

怎么做数据分析1) 给成绩表加上姓名列:

读取sheet数据

address ='python实战.xlsx'

sheet1 = pd.read_excel(address, sheet_name='成绩表')

sheet2 = pd.read_excel(address, sheet_name='信息表', usecols=[0,1])# 读取0,1列

连接两个表

sheet = pd.merge(sheet1, sheet2, left_on='学号', right_on='学号')#按学号join

2) 给成绩表加上字段“总分”列，并求出总分：

没有将缺考成绩设为0的话，求和时将不会’线代‘列⼀起求和

sheet.loc[sheet['线代']=='缺考','线代']=0# 将缺考的成绩设为0

temp = sheet[['C#','线代','Python']]# 提取列

sheet['总分']= temp.sum(axis=1)# 求和，axis=1为⾏，0位列

3) 增加列字段“等级”，标注每⼈“总分”的“优、良、中、及格、差”(270≤优，240≤良， 210≤中，及格≤180，差≤180)：bins =[0,180,210,240,270,999]# 分区间

labels =['差','及格','中','良','优']

sheet['等级']= pd.cut(sheet.总分, bins, right=False, labels=labels)# right 右区间开

4) 计算各门课程的平均成绩以及标准差：

mean = an()# 所有的平均数

std = sheet.std()# 所有的标准差

># 输出各科的平均分和标准差数据

print(f'''{sheet}\n

C#的平均成绩为:{mean[1]},

C#的标准差为:{std[1]},

线代的平均成绩为:{mean[2]},

线代的标准差为:{std[2]},

Python的平均成绩为:{mean[3]},

Python的标准差为:{std[3]}.''')

输出结果：

5) 做"总分"成绩分布图，纵坐标表⽰成绩，横坐标表⽰学号或者姓名，画出总分的均分横线，让每位同学的总分圆点分布在均分线上下，以便于观察每位同学的成绩离开均分的距离：

做"总分"成绩分布图

total_mean = mean[4]# 总分平均分

plt.title('学⽣总分分布图')

plt.bar(range(len(sheet['总分'])), sheet['总分'], width=0.8)

plt.axhline(total_mean, color='red', linestyle='--')

plt.show()

附上完整代码