如何用python打印成绩表

如何用Python打印成绩表？

使用Python打印成绩表的方法有很多种，例如使用print语句、格式化字符串、Pandas库等。其中，使用Pandas库是最便捷且功能强大的方法。Pandas库可以方便地处理数据、进行数据分析，并能以表格形式输出。下面将详细介绍如何使用Pandas库来打印成绩表。

一、安装和导入Pandas库

在使用Pandas库前，首先需要确保已经安装了该库。可以通过以下命令安装Pandas：

pip install pandas

安装完成后，导入Pandas库：

import pandas as pd

二、创建数据

接下来，创建一个包含学生成绩数据的字典。字典的键是列名，值是列中的数据：

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Math': [85, 90, 78, 92],
    'Science': [88, 76, 95, 89],
    'English': [91, 85, 82, 90]
}

三、将数据转换为DataFrame

将数据字典转换为Pandas的DataFrame对象，这是Pandas中最基本的数据结构：

df = pd.DataFrame(data)

四、打印成绩表

使用Pandas库的print功能，可以轻松打印出成绩表：

print(df)

输出结果如下：

Name Math Science English 0 Alice 85 88 91 1 Bob 90 76 85 2 Charlie 78 95 82 3 David 92 89 90

五、格式化输出

为了使输出的成绩表更加美观，可以设置DataFrame的一些属性，例如列宽、对齐方式等：

pd.set_option('display.width', 100)
pd.set_option('display.colheader_justify', 'center')
print(df)

六、添加总分和平均分

为了更全面地展示学生成绩，可以添加总分和平均分列：

df['Total'] = df[['Math', 'Science', 'English']].sum(axis=1)
df['Average'] = df[['Math', 'Science', 'English']].mean(axis=1)
print(df)

输出结果如下：

Name Math Science English Total Average 0 Alice 85 88 91 264 88.000000 1 Bob 90 76 85 251 83.666667 2 Charlie 78 95 82 255 85.000000 3 David 92 89 90 271 90.333333

七、保存成绩表到文件

如果需要将成绩表保存到文件中，可以使用Pandas的to_csv方法将DataFrame保存为CSV文件：

df.to_csv('grades.csv', index=False)

这样就会在当前目录下生成一个名为grades.csv的文件，内容如下：

Name,Math,Science,English,Total,Average Alice,85,88,91,264,88.0 Bob,90,76,85,251,83.66666666666667 Charlie,78,95,82,255,85.0 David,92,89,90,271,90.33333333333333

八、读取文件并打印成绩表

还可以使用Pandas读取CSV文件并打印成绩表：

df_from_file = pd.read_csv('grades.csv')
print(df_from_file)

输出结果与之前相同：

Name Math Science English Total Average 0 Alice 85 88 91 264 88.000000 1 Bob 90 76 85 251 83.666667 2 Charlie 78 95 82 255 85.000000 3 David 92 89 90 271 90.333333

九、使用样式使成绩表更加美观

Pandas提供了样式API，可以为DataFrame添加样式，使成绩表更加美观：

styled_df = df.style.set_table_styles(
    [{'selector': 'thead th', 'props': [('background-color', '#D5DBDB')]}]
).set_properties({'text-align': 'center'}).hide_index()
styled_df

通过Jupyter Notebook或IPython环境，可以直观地查看带样式的成绩表。