[Python知识库]文件中的成绩统计分析----Python

文件中的成绩统计分析

描述

现在一个包含若干学生学习成绩的文件，每位同学有4 门课程的成绩，按要求完成以下任务。

文件中每行数据格式如下：

0121801101266,刘雯,92,73,72,64

0121801101077,张佳喜,81,97,61,98

…

0121801101531,佘玉龙,73,89,81,93

读取附件文件中的数据，对数据进行处理，计算每个同学 4 门课程成绩的平均成绩，将平均成绩置于课程成绩后一列，按照平均分升序排序后输出。???????????????????????????

?根据以下输入要求，输出相应的数据：???????????????????????????

1.输出平均分最高的同学名字与平均成绩，名字与分数间用一个空格分隔；

2.?????????????????????????输出平均分最低的同学名字与平均成绩，名字与分数间用一个空格分隔；

3.输出按平均分从低到高的排序数据，要求每个数据之间以空格间隔，每行结尾无空格。

4.??????????????????????????输入一个学生的名字，输出该名同学所在行的的全部数据，各数据项间用一个空格分隔，结尾无空格；???????????????????????????

5.如输入的姓名在文件中不存在，输出? '姓名不存在'

# 读取文件，将读取到的字符串，按逗号分割，形成一个新的列表并返回
def read(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as fr:
        score_lst = []
        for line in fr:
            score_lst.append(line.strip().split(','))  # line.strip()去掉换行符，去掉换行符后变成了字符串
    return score_lst


# 计算平均数并添加到列表中，返回包含平均数的新列表
def score_add_avg(score_lst):
    score_avg_lst = []
    for x in score_lst:
        avg = sum(map(int, x[2:])) / len(x[2:])
        x.append(avg)
        score_avg_lst.append(x)  # 将加了平均成绩的0列表加到新的列表
    return score_avg_lst

# 将列表按照平均数的大小从低到高排序
def sort_score(sort_lst):
    sort_lst.sort(key=lambda x: x[6])
    return sort_lst


# 3.输出按平均分从低到高的排序数据，要求每个数据之间以空格间隔，每行结尾无空格。
def output_all(sort_lst):
    for score in sort_lst:
        print(*score)  # *号进行解包


# 4.输入一个学生的名字，输出该名同学所在行的的全部数据，各数据项间用一个空格分隔，结尾无空格；
def query_studeng(sort_lst, stu_name):
    for line in sort_lst:
        if stu_name in line:
            return line
    else:
        return None


score = read('6.5 score.txt')
score_with_avg = score_add_avg(score)
sorted_score = sort_score(score_with_avg)
print(sorted_score)
# 1.输出平均分最高的同学名字与平均成绩，名字与分数间用一个空格分隔；
print(sorted_score[-1][1], sorted_score[-1][6])
# 2.输出平均分最低的同学名字与平均成绩，名字与分数间用一个空格分隔；
print(sorted_score[0][1], sorted_score[0][6])
output_all(sorted_score)
student_name = input()
info = query_studeng(sorted_score, student_name)
if info:
    print(*info)
else:  # 5.如输入的姓名在文件中不存在，输出  '姓名不存在'
    print('姓名是不存在的')

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