Pandas 数据分析实战：学生成绩分析

本教程将使用 Pandas 库对学生成绩数据进行分析，涵盖以下功能：

1. 计算并显示不及格学生姓名、学号、课程名、成绩。
2. 计算并输出数据集中各课程的平均成绩。
3. 计算显示英语成绩最低分学生信息。

代码示例

import pandas as pd

data = pd.read_csv('score.csv', encoding='utf-8')

# (1) 计算并显示不及格学生姓名、学号、课程名、成绩。
fail = data[data['分数'] < 60]
print(fail[['姓名', '学号', '课程名', '分数']])

# (2) 计算并输出数据集中各课程的平均成绩。
mean_score = data.groupby('课程名')['分数'].mean()
print(mean_score)

# (3) 计算显示英语成绩最低分学生信息。
min_english = data[data['课程名'] == '英语']['分数'].idxmin()
print(data.loc[min_english])

数据示例

姓名,学号,课程名,分数
刘雨,0121701100507,高数,80
刘雨,0121701100507,英语,88
刘雨,0121701100507,程序设计,96
刘雨,0121701100507,物理,82
刘雨,0121701100507,经济,95
刘傲,0121701100510,高数,85
刘傲,0121701100510,英语,87
刘傲,0121701100510,程序设计,78
刘傲,0121701100510,物理,66
刘傲,0121701100510,经济,69
张强,0121701100512,高数,85
张强,0121701100512,英语,95

总结

本教程介绍了使用 Pandas 库进行学生成绩分析的基本操作，包括数据读取、数据筛选、分组聚合等。希望本教程能帮助您更好地理解和应用 Pandas 库。