Python数据处理实例分析
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简介：
《Python数据处理实例分析》一书通过丰富的案例讲解了如何使用Python进行高效的数据清洗、转换和分析，适合数据分析初学者及进阶者阅读。
Python数据处理案例1
任务要求：
（1）在数据表中添加两列：每位同学的各科成绩总分（score）以及每位同学的整体情况分类（类别）。根据[df.score.min()-1, 400, 450, df.score.max()+1]标准，将这些学生分为“一般”、“较好”和“优秀”三类。
（2）由于“军训”这门课的成绩与其他科目成绩存在较大差异，并且评分较为随意，为了保证评定奖学金的公平性，请对每位同学的所有科目的成绩进行标准化处理后汇总，并标记出对应的类别：“一般”， “较好”， 和“优秀”。
代码实现：
1. 导入数据并查看数据结构
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel(文件路径) # 假设已知Excel文件的路径，这里需要根据实际情况填写具体文件名或路径。
print(df.shape) # 查看导入的数据表形状（行数和列数）
```
注意：以上代码示例中，“读取excel”的部分需补充具体的文件名称或者路径。
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