Python数据分析实战Python数据分析实战习题

第四章Python数据分析实战习题（数据见附件sizhang.xlsx）班主任现有一班级的两张表，如下。表一：成绩表
学号 C# 线代 Python
16010203 78 88 96
表二：信息表
姓名 学号 手机号码
张三 16010203 16699995521
现请帮班主任做如下工作：
给成绩表加上姓名列；
给成绩表加上字段“总分”列，并求出总分；
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)；
计算各门课程的平均成绩以及标准差；
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。
你们要的Python作业来啦，详细代码介绍可查看我徒弟的博客：Python数据分析实战
此处只是将我徒弟的代码做一个总合。其中有需要注意的地方，运行时有个问题:读取Excel表格数据时，sheet_name根据你的表格sheet名称填写。在此声明，此代码来自我徒弟：潇囧囧_的博客，更多好文章，学习总结可关注我徒弟一起学习交流。
imortandasasd
sheet1=d.ad_excel("D:Downloadsython_data.xlsx",sheet_name="成绩表")
sheet2=d.ad_excel("D:Downloadsython_data.xlsx",sheet_name="信息表")
rint(sheet1)sheet1=d.merge(sheet1,sheet2,left_on='学号',right_on='学号')#连接两个表
sheet1=sheet1.dro(cumns=['手机号'])
rint(sheet1)sheet1["总分"]=sheet1["C#"]+sheet1["线代"]+sheet1["Python"]
rint(sheet1)defturn_ans(x):ifx>=270:
b='优'
efx>=240andx<270:
b='良'
efx>=210andx<240:
b='中'
efx>=180andx<210:
b='及格'
else:
b='差'
turnb
sheet1['等级']=sheet1['总分'].aly(lambdax:turn_ans(x))
rint(sheet1)rint("C#的平均成绩为",sheet1['C#'].values.mean())
rint("C#的标准差为",sheet1['C#'].values.std())
rint("线代的平均成绩为",sheet1['线代'].values.mean())
rint("线代的标准差为",sheet1['线代'].values.std())
rint("Python的平均成绩为",sheet1['Python'].values.mean())
rint("Python的标准差为",sheet1['Python'].values.std())imortmatlotb.ylotaslt
lt.rcParams['font.s-serif']=['Simhei']
s=sheet1['总分'].values.mean()
lt.bar(range(len(sheet1['总分'])),sheet1['总分'],width=0.8)
lt.xticks(range(len(sheet1['总分'])),sheet1['姓名'])
lt.axhne(s,cor='d',nestyle='--')
lt.show()