假设你有一个学生的成绩数据集，数据集中包含了学生在不同科目上的成绩。每个学生有唯一的学号，每个科目有一个科目编号。数据集中每条记录包含学号、科目编号和成绩。编写一个Python程序，根据给定的数据集，找出每门科目成绩的平均分，以及每门科目成绩最好的学生的学号和成绩。

要编写一个Python程序来分析学生成绩数据集，我们可以按照以下步骤进行：

1. 数据加载：首先，我们需要加载包含学生成绩的数据集。假设数据集是一个CSV文件，我们可以使用pandas库的read_csv函数来加载数据。例如，如果数据集名为"student_scores.csv"，我们可以这样加载数据：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('student_scores.csv')
   

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2. 数据探索：在进行分析之前，了解数据集的结构和内容是很重要的。我们可以使用head()函数来查看数据集的前几行：

   print(df.head())
   

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3. 计算每门科目的平均分：为了找出每门科目的平均分，我们可以使用groupby方法按科目编号分组，然后使用mean()函数计算每组的平均成绩：

   subject_mean_scores = df.groupby('科目编号')['成绩'].mean()
   

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4. 找出每门科目成绩最好的学生：为了找出每门科目成绩最好的学生，我们可以使用idxmax函数来找到每组最大值的索引，然后使用这些索引来获取对应的学号和成绩：

   best_scores = df.loc[df.groupby('科目编号')['成绩'].idxmax()]
   

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5. 结果展示：最后，我们可以打印出每门科目的平均分和成绩最好的学生的学号和成绩：

   print("每门科目的平均分：")
   print(subject_mean_scores)
   print("\n每门科目成绩最好的学生的学号和成绩：")
   print(best_scores[['学号', '成绩']])
   

请注意，上述代码中的列名（如'学号'、'科目编号'、'成绩'）需要根据实际数据集中的列名进行替换。此外，这个程序假设数据集中的每门科目编号是唯一的，并且每个学生在每门科目上只有一条记录。如果数据集的结构不同，可能需要对代码进行相应的调整。1257