Python Pandas TEXT 实验：读取四位同学成绩数据
资源简介
此资源包含一个旨在演示如何使用Python的Pandas库处理文本数据的实验示例。通过本实验，学习者将学会如何从一个TXT文件中读取四位同学的成绩数据，并利用Pandas的强大功能进行数据管理和分析。
实验目标
- 读取数据: 学习如何使用Pandas的
read_table函数从TXT文件加载数据到一个DataFrame中。 - 数据切片: 掌握如何切片DataFrame以获取每位同学的具体成绩。
- 数据处理: 学习如何为每位同学的成绩创建独立的DataFrame。
- 计算平均分: 应用Pandas的聚合方法计算每位同学的平均成绩。
实验步骤概览
步骤 1: 加载数据
- 使用Pandas的
read_table函数，设置适当的分隔符，读取TXT文件中的成绩数据到DataFramepd。
步骤 2: 数据切片
- 对DataFrame
pd执行切片操作，分割出小红、张明、小江、小李各自的科目成绩，分别存储为pd1,pd2,pd3,pd4。
步骤 3: 计算平均成绩
- 利用聚合函数
mean()，计算上述每位同学成绩的平均值，命名这些平均分为M1,M2,M3,M4。
示例代码片段
假设TXT文件名为test1.txt，数据已按特定格式排列，以下是关键代码段：
import pandas as pd
# 读取TXT文件数据
pd = pd.read_table('test1.txt', sep='\t')
# 数据切片
pd1 = pd.iloc[0:3]
pd2 = pd.iloc[3:6]
pd3 = pd.iloc[6:9]
pd4 = pd.iloc[9:12]
# 计算平均分
M1 = pd1.mean()
M2 = pd2.mean()
M3 = pd3.mean()
M4 = pd4.mean()
注意事项
- 确保你的环境中已安装Pandas库。
- TXT文件的分隔符应与
read_table函数中指定的相匹配，本例中使用\t作为分隔符。 - 实际操作前，请确保下载对应的TXT文件并正确放置在运行脚本的目录下。
这个实验不仅适合Python初学者了解Pandas的基本操作，也适合有一定基础的开发者深化对DataFrame使用的理解。通过实践这些步骤，你能更熟练地操作Pandas进行数据读取与处理。