本文系统阐述用Python计算平均成绩的完整流程，涵盖简单平均、加权平均与稳健平均的定义与场景，强调先清理再计算的原则，并给出CSV/Excel读取、缺失与异常处理、向量化实现与性能优化、可视化与报告输出的实践路径。核心做法是通过sum/len与np.mean/np.average等方法实现均值，结合Pandas批量聚合与groupby分组，在明确权重与口径、边界情况与审计记录的前提下保证结果可复现与可解释。此外，建议将流程自动化并纳入协作治理，在项目环境中可使用支持流程与审批的系统（如PingCode）提升透明度与合规性。

本文系统阐述了在Python中统计平均成绩的多种做法：小数据用sum/len或statistics.mean，复杂与缺失值场景用NumPy/Pandas的mean或nanmean；在存在不同作业与考试权重时采用加权平均，并配合groupby完成分组统计。关键在明确分数口径、妥善处理缺失与异常、固定权重与清洗策略，并通过单元测试、日志与可视化进行质量校验。对文件与数据库数据，可用Pandas读取并向量化计算，最后输出为报表或写回系统；跨团队协作时可将脚本与流程统一管理以提升可复现性与合规性。