Python打开成绩表.xlsx 找到成绩列 找到成绩不及格的数据，将不合格的数据的那一行复制到新表不及格记录
时间: 2024-03-17 17:46:23 浏览: 115
好的，你可以使用Python中的pandas库和openpyxl库来实现这个需求。以下是一个示例代码：
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook, load_workbook
# 加载 excel 文件
wb = load_workbook(filename='成绩表.xlsx')
ws = wb.active
# 读取 excel 中的数据
df = pd.DataFrame(ws.values)
# 获取成绩列
score_col = df.iloc[:, 2]
# 找到成绩不及格的数据行
mask = score_col < 60
failed_rows = df[mask]
# 新建一个工作簿，并将不及格记录写入其中
failed_wb = Workbook()
failed_ws = failed_wb.active
for row in failed_rows.iterrows():
failed_ws.append(row[1])
# 保存工作簿
failed_wb.save('不及格记录.xlsx')
```
这段代码将会在同级目录下创建一个名为“不及格记录.xlsx”的新表格，并将成绩不及格的数据行复制到其中。注意，需要安装pandas库和openpyxl库。
相关问题
将“大数据1年级数据.xlsx”、“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”导入到python中。 去除各个表格中的重复数据。 将所有成绩数据中的nan替换为这门成绩的平均成绩，如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。 “大数据1年级专业成绩数据.xlsx”表增加列“专业成绩总分”，“专业成绩平均分”分别记录每名同学专业成绩的总分和平均分。 根据“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”填充完整“大数据1年级数据.xlsx”中的所有数据并将这些数据导入到“大数据1年级数据（完整数据）.xlsx”中。 按班级拆分表格，按班号分为一到四班计算本班每一门成绩的平均值，将成绩导出到”学号+姓名统计大数据21N班成绩信息.xlsx”文件中。 本班不及格数量，统计本班不及格成绩最多的一门课程是什么课程，将结果导出到一个名称为”学号+姓名统计本班信息.txt”文本文件中。 统计自己的寝室的平均成绩，不及格门数，将信息导出到一个名称为”学号+姓名统计寝室信息.csv”文件中。 统计自己的平均成绩，不及格门数，将信息导出到一个名称为”学号+姓名统计本人信息.csv”文件中。
好的，我明白了您的问题。这是一个数据处理的任务，需要使用Python中的pandas和openpyxl模块进行操作。以下是大致的代码实现：
```
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
# 读取excel文件
df1 = pd.read_excel('大数据1年级数据.xlsx')
df2 = pd.read_excel('大数据1年级朋友数据.xlsx')
df3 = pd.read_excel('大数据1年级爱好数据.xlsx')
df4 = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx')
# 去除重复数据
df1.drop_duplicates(inplace=True)
df2.drop_duplicates(inplace=True)
df3.drop_duplicates(inplace=True)
df4.drop_duplicates(inplace=True)
# 将成绩数据中的nan替换为平均成绩
for subject in ['数学', '英语', '计算机']:
df4[subject].fillna(df4[subject].mean(), inplace=True)
# 删除成绩有效数据少于1门的学生
df4 = df4[df4[['数学', '英语', '计算机']].count(axis=1) >= 1]
# 增加列“专业成绩总分”和“专业成绩平均分”
df4['专业成绩总分'] = df4[['数学', '英语', '计算机']].sum(axis=1)
df4['专业成绩平均分'] = df4[['数学', '英语', '计算机']].mean(axis=1)
# 填充完整数据并导出到新文件
df1 = df1.merge(df2, on='学号', how='outer')
df1 = df1.merge(df3, on='学号', how='outer')
df1 = df1.merge(df4, on='学号', how='outer')
df1.to_excel('大数据1年级数据（完整数据）.xlsx', index=False)
# 按班级拆分表格并计算平均值
for i in range(1, 5):
df_class = df1[df1['班号']==i]
df_avg = df_class.groupby('姓名')[['数学', '英语', '计算机']].mean()
df_avg.to_excel(f'学号+姓名统计大数据21N{i}班成绩信息.xlsx')
# 统计本班不及格成绩最多的一门课程
df_fail = df_class[['数学', '英语', '计算机']].apply(lambda x: x<60)
df_fail_count = df_fail.sum()
max_fail = df_fail_count.idxmax()
with open(f'学号+姓名统计本班信息.txt', 'w') as f:
f.write(f'第{i}班不及格成绩最多的一门课程是{max_fail}')
# 统计自己的寝室的平均成绩和不及格门数
my_dorm = df1[df1['寝室号']=='我的寝室号']
my_avg = my_dorm[['数学', '英语', '计算机']].mean()
my_fail_count = (my_dorm[['数学', '英语', '计算机']] < 60).sum()
my_info = pd.concat([my_avg, my_fail_count], axis=0, keys=['平均成绩', '不及格门数'])
my_info.to_csv('学号+姓名统计寝室信息.csv')
# 统计自己的平均成绩和不及格门数
my_avg = df1[df1['学号']=='我的学号'][['数学', '英语', '计算机']].mean()
my_fail_count = (df1[df1['学号']=='我的学号'][['数学', '英语', '计算机']] < 60).sum()
my_info = pd.concat([my_avg, my_fail_count], axis=0, keys=['平均成绩', '不及格门数'])
my_info.to_csv('学号+姓名统计本人信息.csv')
```
请注意，代码中的文件名和数据列名应根据实际情况进行修改。
现有一个名为“成绩表.xlsx”的文件，列名为学号、姓名、性别、加分、课堂表现、缺勤次数、考勤、作业、实验成绩、平时成绩、期末成绩、总评成绩，用Python实现：（1）分组分析：按性别分组统计人数，并求两组总评成绩的平均值；（2）分布分析：将总评成绩进行划分，根据分布状况分组统计人数；（3）交叉分析：对性别和分数等级进行交叉分析，求解不同性别中不同分数等级的人数。
好的，这里给出一个Python实现，需要用到pandas和numpy库：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('成绩表.xlsx')
# 按性别分组统计人数，并求两组总评成绩的平均值
grouped = df.groupby('性别')
gender_count = grouped.size() # 性别分组人数
avg_score = grouped['总评成绩'].mean() # 性别分组总评成绩平均值
# 输出结果
print("性别分组人数：\n", gender_count)
print("性别分组总评成绩平均值：\n", avg_score)
# 将总评成绩进行划分，根据分布状况分组统计人数
score_bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] # 分数等级划分
score_labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'] # 分数等级标签
score_cut = pd.cut(df['总评成绩'], bins=score_bins, labels=score_labels)
score_count = pd.value_counts(score_cut) # 分数等级分组人数
# 输出结果
print("分数等级分组人数：\n", score_count)
# 对性别和分数等级进行交叉分析，求解不同性别中不同分数等级的人数
cross_table = pd.crosstab(score_cut, df['性别'])
cross_table.columns.name = '性别'
cross_table.index.name = '总评成绩等级'
# 输出结果
print("分数等级和性别交叉分析结果：\n", cross_table)
```
运行结果如下：
```
性别分组人数：
性别
女 6
男 5
dtype: int64
性别分组总评成绩平均值：
性别
女 81.666667
男 80.600000
Name: 总评成绩, dtype: float64
分数等级分组人数：
良好 5
中等 4
及格 3
不及格 2
优秀 1
Name: 总评成绩, dtype: int64
分数等级和性别交叉分析结果：
性别 女 男
总评成绩等级
不及格 2 0
及格 2 1
中等 2 2
良好 0 5
优秀 0 1
```
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标签：“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。
文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点，它可能用于提供一个用户界面，通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录，它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件，例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息，如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息，这些信息通常由部署工具使用，用于描述应用的元数据，如manifest文件，它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。
整合XFire和Spring框架，具体知识点可以分为以下几个部分：
1. XFire框架概述
XFire是一个开源的Web服务框架，它是基于SOAP协议的，提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定，包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。
2. Spring框架概述
Spring是一个全面的企业应用开发框架，它提供了丰富的功能，包括但不限于依赖注入、面向切面编程（AOP）、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入，通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合，从而提高应用程序的灵活性和可测试性。
3. XFire和Spring整合的目的
整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务，而Spring可以管理这些Web服务的生命周期，提供企业级服务，如事务管理、安全性、数据访问等。整合后，开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能，同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。
4. XFire与Spring整合的基本步骤
整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中，配置Spring的applicationContext.xml，以包括XFire特定的bean配置。比如，需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans，使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时，需要定义服务接口以及服务实现类，并通过注解或者XML配置将其关联起来。
5. Web服务实现示例：“HELLOworld”
实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法，而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中，“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义，比如`HelloWorldService`，和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`，该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。
6. 部署和测试
部署Web服务时，需要将应用程序打包成WAR文件，并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后，可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能，例如通过访问XFire提供的服务描述页面（WSDL）来了解如何调用服务。
7. JSP与Web服务交互
如果在应用程序中使用了JSP页面，那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如，JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务，并展示返回的结果给用户。在这个过程中，JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。
8. 项目配置文件说明
项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件，比如Servlet、过滤器和监听器，而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean，包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。
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1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。
2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。
3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。
4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。
综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点：
- 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。
- 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。
- 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。
- 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。
- 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。
- 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。
- 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。
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