pandas习题 098：学生成绩全优奖分析

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（编码题）假设你是一位数据分析师，正在分析一个班级学生的成绩数据。以下是包含三名学生（Alice, Bob, Charlie）在三次测验中的成绩的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    '测验1': [85, 70, 90],
    '测验2': [90, 65, 85],
    '测验3': [95, 75, np.nan]  # 注意：Charlie的第三次测验成绩缺失
}

df = pd.DataFrame(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
print(df)

学校规定，学生每次测验成绩都达到80分及以上才能获得“全优奖”。同时，为了公平，如果某次测验成绩缺失（NaN），则不能获奖。

请使用all()方法判断每位学生是否获得“全优奖”。（要求：按行计算，并且考虑NaN的情况，即如果出现NaN，则不应视为满足条件）
请使用all()方法判断每次测验是否所有学生都达到了80分及以上（注意：缺失成绩按未达标处理）。（要求：按列计算）
请解释上述两次操作中axis参数的设置，并说明为什么这样设置。

参考答案

参考代码如下：

condition = (df >= 80).fillna(False)
condition.all(axis=1)
'''
Alice       True
Bob        False
Charlie    False
dtype: bool
'''

condition = (df >= 80).fillna(False)
condition.all(axis=0)
'''
测验1    False
测验2    False
测验3    False
dtype: bool
'''

解释axis参数：

在判断每位学生（按行）时，我们设置axis=1，表示按行方向进行逻辑与操作（即检查一行中所有列的值是否都为True）。
在判断每次测验（按列）时，我们设置axis=0，表示按列方向进行逻辑与操作（即检查一列中所有行的值是否都为True）。

（完）

pandas习题 098：学生成绩全优奖分析

参考答案

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