文章目录

  • 环境和所需准备
  • 代码解读
  • 整体代码
  • 运行结果


环境和所需准备

执行这个程序需要安装以下python环境
pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

自己先写了个excel的文档，用于测试，内容如下

python创建成绩表格 python做excel成绩分析_读取excel


注意我标红的地方，可以结合代码看看，这里要记得和代码一致不然会报错，由于每个excel文件可以包含很多工作表，这为了标明我们需要的是哪个工作表

代码解读

def Read_Excel(Excelname,sheet):
    '''
    作用:读取excel表格
    '''
    excel = openpyxl.load_workbook(filename=Excelname, read_only=True)
    # print(excel[sheet])
    return excel[sheet]

这是定义了一个用于读取excel表格的函数，但是并不能够直接像excel一样可查看该文件，load_workbook 模块读取 excel 文件中对应的"修改"表中的数据，封装为列表并返回。

# 将该同学所有的成绩列为数组输出
def get_narry(kt,sy,qm):

    return list(np.array([kt,sy,qm]))

这步主要是为了方便后面直接调用数组(每个同学全部分数的组合体)

# 计算一个分数列的平均分数
def cal_avg(x):
    n = len(x)
    sum = 0
    for i in range(0,n):
        # print(x[i])
        sum += x[i]
    # print(sum)
    return sum/n

这一步很明显求平均分数，也很好理解

# 每位同学考试成绩>70的次数
def totle_times(x):
    n = len(x)
    i=0
    for i in range(0,n):
        if x[i]>70:
            i += 1
    return i

这一步是求每位同学考试成绩>70的次数，通过索引值来找值

整体代码

import numpy as np
import openpyxl

def Read_Excel(Excelname,sheet):
    '''
    作用:读取excel表格
    load_workbook 模块读取 excel 文件中对应的"修改"表中的数据，封装为列表并返回
    '''
    excel = openpyxl.load_workbook(filename=Excelname, read_only=True)
    # print(excel[sheet])
    return excel[sheet]

# 将该同学所有的成绩列为数组输出
def get_narry(kt,sy,qm):

    return list(np.array([kt,sy,qm]))

# 计算一个分数列的平均分数
def cal_avg(x):
    n = len(x)
    sum = 0
    for i in range(0,n):
        # print(x[i])
        sum += x[i]
    # print(sum)
    return sum/n

# 每位同学考试成绩>70的次数
def totle_times(x):
    n = len(x)
    i=0
    for i in range(0,n):
        if x[i]>70:
            i += 1
    return i

def get_Value(wb, tag):
    '''
    输入:获取相应单元格的数据
    wb为表格对象
    tag为单元格标签
    输出:对应单元格的数据
    '''
    return wb[tag].value

def get_Score(workbook):
    '''
    输入：包含学生的所有信息
    输出:学生成绩数据列表
    '''
    # 定义存储学生数据列表
    students_message = []
    # 定义储存学生分数等级的列表 A为优秀 B为良好 C为不及格
    minrow = workbook.min_row + 1
    maxrow = workbook.max_row + 1
    for i in range(minrow,maxrow):

        name = get_Value(workbook, 'B' + str(i))
        Id = get_Value(workbook,'A'+str(i))
        time = get_Value(workbook, 'F' + str(i))
        first = get_Value(workbook, 'C' + str(i))
        second = get_Value(workbook, 'D' + str(i))
        third = get_Value(workbook, 'E' + str(i))
        n = get_narry(first,second,third)
        layer = []
        for x in range(len(n)):
            if np.logical_or(n[x] < 0, n[x] > 100):
                print("the exist score")
            elif n[x] >= 70:
                layer.append('A')
            elif 50 <= n[x] < 70:
                layer.append('B')
            else:
                layer.append('C')
        avg_score = cal_avg(n)
        max_score = np.max(n)
        times = totle_times(n)
        students_message.append({
            '学号':Id,
            '姓名': name,
            '第一次成绩': first,
            '第二次成绩':second,
            '第三次成绩':third,
            '时间': time.date().strftime('%Y-%m-%d'),
            '等级划分':layer,
            '平均成绩':round(avg_score,2), # round可以将输出保留两位小数
            '最优成绩':max_score,
            '分数大于70次数':times
        })
        # print(layer)
    return students_message

if __name__ == '__main__':
    test = Read_Excel('D:/pycharm/arithmetic/1.xlsx', 'test')
    Students_messages = get_Score(test)
    for Students_message in Students_messages:
        print(Students_message)

运行结果

python创建成绩表格 python做excel成绩分析_excel_02


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