该Excel文件的第一个工作表中A-C列为给定数据。A-C列为“姓名”，“平时成绩”和“成绩”。平时成绩大于等于90分时，在成绩的基础上加5分。
图1.原始数据
文心一言提示词打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/成绩等级2.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-C列为给定数据。A-C列为“姓名”，“平时成绩”和“成绩”。用pandas导入Excel文件的数据，导入前5行数据，引擎为"openpyxl"。在导入的数据最后添加一列“最终成绩”，该列的值用DataFrame的where方法，根据以下条件得到：平时成绩大于等于90分时，在成绩的基础上加5分。输出表数据。添加代码注释。”
显示结果如下：
为了完成这个任务，我们首先需要确保安装了pandas和openpyxl这两个Python库。pandas是一个强大的数据分析工具，而openpyxl则是用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。
以下是实现你要求的操作的Python代码：
import pandas as pd# 定义Excel文件的路径file_path = 'D:/Samples/成绩等级2.xlsx'# 使用pandas的read_excel函数导入Excel文件的数据# 参数engine='openpyxl'指定使用openpyxl引擎来读取xlsx文件# 参数nrows=5指定只读取前5行数据df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', nrows=5)# 添加一列“最终成绩”# 使用where方法，条件为平时成绩大于等于90分，满足条件时在成绩的基础上加5分df['最终成绩'] = df['成绩'].where(df['平时成绩'] < 90, df['成绩'] + 5)# 输出表数据print(df)代码解释：
首先，我们导入了pandas库，并为其设置了别名pd，这是使用pandas时的常见做法。我们定义了Excel文件的路径file_path。使用pd.read_excel()函数读取Excel文件的数据。我们指定了engine='openpyxl'来确保使用openpyxl引擎来读取xlsx文件，并设置了nrows=5来只读取前5行数据。在读取的数据框df中，我们添加了一列名为“最终成绩”的新列。这一列的值根据“平时成绩”列的值来确定。如果“平时成绩”小于90分，则“最终成绩”就等于“成绩”列的值；如果“平时成绩”大于或等于90分，则“最终成绩”就等于“成绩”列的值加5。这是通过df['成绩'].where(df['平时成绩'] < 90, df['成绩'] + 5)实现的，其中where方法的第一个参数是条件，第二个参数是不满足条件时的值，第三个参数是满足条件时的值。最后，我们使用print(df)输出了修改后的数据框的内容。Python编辑器运行
图2.Python运行结果
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！
