如何定义rows在Python中
在Python中，我们可以使用不同的数据结构来定义和操作rows（行）。
列表（List）
列表是Python中最常用的数据结构之一，可以用来定义rows。列表是有序的、可变的，可以包含不同类型的元素。
以下是使用列表定义rows的示例代码：
row1 = [1, 2, 3, 4]
row2 = ['a', 'b', 'c', 'd']
row3 = [True, False, True, False]
上面的示例中，每个列表表示一个行，列表的每个元素表示行中的一个列。
元组（Tuple）
元组是另一个常见的数据结构，和列表类似，但是元组是不可变的。也可以用元组来定义rows。
以下是使用元组定义rows的示例代码：
row1 = (1, 2, 3, 4)
row2 = ('a', 'b', 'c', 'd')
row3 = (True, False, True, False)
和列表类似，每个元组表示一个行，元组的每个元素表示行中的一个列。
字典（Dictionary）
字典是一种无序的数据结构，可以用键值对的形式来定义rows。每个键值对表示一列的名称和对应的值。
以下是使用字典定义rows的示例代码：
row1 = {'column1': 1, 'column2': 2, 'column3': 3, 'column4': 4}
row2 = {'column1': 'a', 'column2': 'b', 'column3': 'c', 'column4': 'd'}
row3 = {'column1': True, 'column2': False, 'column3': True, 'column4': False}
上面的示例中，每个字典表示一个行，字典的键表示列的名称，值表示列的值。
pandas库中的DataFrame
如果需要处理大量的rows和columns，可以使用pandas库中的DataFrame数据结构。DataFrame是一种二维的表格数据结构，可以方便地进行数据分析和处理。
以下是使用pandas库中的DataFrame定义rows的示例代码：
import pandas as pd
data = {'column1': [1, 'a', True],
'column2': [2, 'b', False],
'column3': [3, 'c', True],
'column4': [4, 'd', False]}
df = pd.DataFrame(data)
上面的示例中，通过字典定义了一组行数据，然后使用pandas的DataFrame将这组数据转换成了一个表格。
解决问题示例：统计学生成绩
假设我们需要统计一组学生成绩，并计算平均分和最高分。
首先，我们可以使用列表来定义rows，每个列表表示一个学生的成绩：
scores = [[80, 90, 70],
[85, 95, 75],
[90, 75, 80],
[95, 80, 90]]
然后，使用循环遍历每个学生的成绩，计算平均分和最高分：
max_score = 0
total_score = 0
student_count = len(scores)
for student in scores:
student_total = sum(student)
total_score += student_total
if max(student) > max_score:
max_score = max(student)
average_score = total_score / (student_count * len(student))
最后，输出结果：
print('Average score:', average_score)
print('Max score:', max_score)
通过上述代码，我们成功解决了统计学生成绩的问题，并得到了平均分和最高分。
序列图示例
以下是使用mermaid语法表示的序列图，展示了上述示例代码的执行流程：
sequenceDiagram
participant User
participant Python
User->>Python: 定义学生成绩
Python->>Python: 计算平均分和最高分
Python->>User: 输出结果
在序列图中，用户首先定义了学生成绩，然后Python程序计算平均分和最高分，并将结果输出给用户。
总结：在Python中，我们可以使用列表、元组、字典和pandas库中的DataFrame来定义和操作rows。根据具体的需求和数据结
