Биометрия

plt.savefig('график.png', dpi=300, bbox_inches='tight')  # Сохраняем график

plt.bar(предметы, средние_баллы, color='skyblue')  # Изменяем цвет
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)  # Добавляем сетку
plt.legend(['Средний балл'])  # Добавляем легенду

import matplotlib.pyplot as plt

# Предположим, что aggregated_data содержит наши агрегированные данные
предметы = aggregated_data.index
средние_баллы = aggregated_data['mean']

plt.bar(предметы, средние_баллы)
plt.xlabel('Предмет')
plt.ylabel('Средний балл')
plt.title('Средние баллы по предметам')
plt.show()  # Показываем график

агрегированные_данные = df.groupby('предмет')['балл'].agg(['mean', 'max', 'min'])
print(агрегированные_данные)  # Вывод агрегированных данных

группировка = df.groupby('предмет')['балл'].mean()  # Средний балл по предмету
print(группировка)  # Вывод сгруппированных данных

фильтр = df[df['балл'] > 75]  # Фильтрация по условию
print(фильтр)  # Вывод отфильтрованных данных

фильтр = df[(df['балл'] > 75) & (df['возраст'] < 20)]

pip install pandas openpyxl

import pandas as pd

df = pd.read_excel('студенты.xlsx')  # Чтение Excel-файла
print(df.head())  # Вывод первых 5 строк
print(df.describe())  # Основные статистики по числовым данным

import csv

with open('студенты_новые.csv', 'r', encoding='utf-8') as infile, open('отфильтрованные_студенты.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    next(reader)  # Пропускаем заголовок
    writer.writerow(['Имя', 'Фамилия', 'Оценка'])  # Записываем заголовок в новый файл
    filtered_students = [row for row in reader if int(row[2]) > 75]
    writer.writerows(filtered_students)  # Записываем отфильтрованные данные

import csv

with open('студенты_новые.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader)  # Пропускаем заголовок
    filtered_students = [row for row in reader if int(row[2]) > 75]
    for row in filtered_students:
        print(row)

import csv

with open('студенты_новые.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader)  # Пропускаем заголовок
    sorted_students = sorted(reader, key=lambda row: int(row[2]), reverse=True)
    for row in sorted_students:
        print(row)

import csv

with open('студенты_новые.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader)  # Пропускаем заголовок
    for row in reader:
        if int(row[2]) > 75:  # Предполагаем, что оценка в третьем столбце
            print(row)

import csv

with open('студенты_новые.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # Выводим каждую строку

import csv

data = [['Имя', 'Возраст'], ['Анна', 22], ['Максим', 30]]

with open('студенты_новые.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)  # Записываем все строки

import csv

with open('студенты.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # Выводим каждую строку

import csv

data = [['Имя', 'Возраст'], ['Анна', 25], ['Игорь', 30]]

with open('студенты.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)  # Записываем все строки

import csv

with open('новые_студенты.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # Выводит каждую строку

import csv

data = [
    ['Имя', 'Возраст', 'Город'],
    ['Иван', '25', 'Москва'],
    ['Мария', '30', 'Санкт-Петербург']
]

with open('новые_студенты.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)  # Записывает все строки

import csv

with open('студенты.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # Выводит каждую строку