pandas 计算答题卡读卡后的分数

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本例我们利用 pandas 进行数值计算。现在的考试为了高效阅卷，选择题都采用答题卡形式，机器来识别答题卡中的答案返回每道题的分数。

数据与需求

以下为我们的示例数据：

import pandas as pd

data = [
    ['0,2,2,4,5,6,7,3,8,4,1,5'],
    ['3,1,3,4,0,6,7,3,3,8,3,2'],
    ['4,8,3,4,5,0,7,1,2,4,2,2'],
]

df = pd.DataFrame.from_records(data,
                               columns=['x'],
                               index=[*'abc'])
df
'''

                         x
a  0,2,2,4,5,6,7,3,8,4,1,5
b  3,1,3,4,0,6,7,3,3,8,3,2
c  4,8,3,4,5,0,7,1,2,4,2,2
'''

以上数据有 a、b、c 三位同学的答题情况，x 列为他们的机读答题卡分数，每道题用逗号隔开。

需求为计算出每个同学的总成绩。

思路

x 列是一个字符串，它用们中的分数用逗号分隔表示，我们可以将其拆分转为列表，将每题的分数转为 DataFrame 的独立列。

最后就可以按行求和得到结果。

代码

我们将 x 列使用 .str.<methed> 字符访问器使用 split() 用逗号拆分，传入 expand=True 将拆分的值转为列：

df.x.str.split(',', expand=True)
'''
                         x
a  0,2,2,4,5,6,7,3,8,4,1,5
b  3,1,3,4,0,6,7,3,3,8,3,2
c  4,8,3,4,5,0,7,1,2,4,2,2
'''

将所有数据转为整型，最后使用 sum() 对数据求和，为了按行进行求和，我们要给 sum() 传入 axis=1，简写为 sum(1)。

df.x.str.split(',', expand=True).astype(int).sum(1)
'''
a    47
b    43
c    42
dtype: int64
'''

这样就一行代码完成了需求。

（完）

pandas 计算答题卡读卡后的分数

数据与需求

思路

代码

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