要使用Python计算成绩表，你可以按照以下步骤操作：
安装所需库
确保你的环境中已经安装了`pandas`和`numpy`库。如果没有安装，可以使用pip进行安装：
```bash
pip install pandas numpy openpyxl
```
准备数据
假设你有一个Excel文件，其中包含了学生的班级、姓名以及各科的考试成绩。文件路径为`filepath`，工作表名称为`sheet_name`，默认为"Sheet1"。
编写代码
使用`pandas`库读取Excel文件，并计算每个班级的各科平均分。代码如下：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_average_scores(filepath, output_filename="class_averages.xlsx", sheet_name="Sheet1"):
try:
读取Excel文件
df = pd.read_excel(filepath, sheet_name=sheet_name)
获取所有科目名称（除了班级和姓名）
subjects = [col for col in df.columns if col not in ["班级", "姓名"]]
使用groupby和agg函数高效计算平均分
class_averages = df.groupby("班级")[subjects].agg(np.mean).reset_index()
将结果保存到新的Excel文件
class_averages.to_excel(output_filename, index=False)
print(f"班级平均分已计算并保存到 {output_filename}")
except Exception as e:
print(f"处理过程中出现错误: {e}")
调用函数，传入Excel文件路径
calculate_average_scores("path_to_your_excel_file.xlsx")
```
运行代码
将上述代码保存为一个`.py`文件，例如`calculate_averages.py`，然后在命令行中运行：
```bash
python calculate_averages.py
```
检查结果
运行完成后，检查当前工作目录下是否生成了名为`class_averages.xlsx`的新Excel文件，其中包含了每个班级的各科平均分。
建议
数据验证：在计算平均分之前，建议对数据进行验证，确保没有缺失值或异常值。
异常处理：在实际应用中，应该添加更多的异常处理逻辑，以应对文件读取错误、数据格式错误等情况。
扩展性：如果需要处理更多科目或更多班级，可以修改代码以接受更多的输入参数，或者使用更灵活的数据结构来存储和处理数据。