得分王背后的故事，关于努力与天赋的终极探讨！

大家今天跟大家唠唠我最近搞的一个小实践，名字就叫《得分王》。听起来是不是挺唬人的？哈哈，就是用Python写了个简单的程序，用来统计一些数据，然后选出“得分”最高的那个。

事情是这样的，前段时间我接了个小活，需要处理一些表格数据。这些数据乱七八糟的，有销售额、客户评分、产品数量等等。老板说想看看哪个产品卖得最哪个客户最重要，我就寻思着能不能写个程序，自动把这些“得分”算出来，然后排个名。

说干就干，我先打开电脑，新建了个Python文件。我得把那些表格数据读进来。我用了`pandas`这个库，贼好用，几行代码就搞定了。

python

import pandas as pd

# 读取Excel文件

df = *_excel("数据表格.xlsx")

# 打印前几行看看数据长啥样

print(*())

读进来之后，我就开始定义我的“得分”规则了。不同的数据类型，得分方式肯定不一样。比如，销售额可以直接用数字大小来比，客户评分可能要乘以一个权重，表示客户的重要性。

我就写了个函数，用来计算每个数据点的“得分”。这里面涉及到一些简单的数学运算，加加减减乘乘除除啥的。

python

def calculate_score(row):

# 销售额得分

sales_score = row['销售额'] 0.5 # 假设销售额占比重50%

# 客户评分得分

customer_score = row['客户评分'] 0.3 # 假设客户评分占比重30%

# 产品数量得分

product_score = row['产品数量'] 0.2 # 假设产品数量占比重20%

# 总得分

total_score = sales_score + customer_score + product_score

return total_score

定义好得分规则，接下来就是把这个函数应用到每一行数据上，算出总分。`pandas`的`apply`函数简直是神器，一行代码搞定！

python

# 应用得分函数，计算每个数据点的总得分

df['总得分'] = *(calculate_score, axis=1)

算完总分，一步就是排序，选出“得分王”了。`pandas`自带排序功能，简直不要太方便。

python

# 按照总得分降序排序

df_sorted = *_values(by='总得分', ascending=False)

# 打印排序后的结果

print(df_sorted)

# 获取得分最高的那个

top_scorer = df_*[0]

print("得分王：", top_scorer)

跑完这段代码，我就得到了排序后的数据，以及“得分王”的信息。然后把结果交给老板，老板看了直夸我效率高，省了他不少时间。

这回实践虽然简单，但还是挺有意思的。我深刻体会到，编程不仅能解决实际问题，还能提高工作效率。以后有机会，我还要多搞一些这样的实践，让自己变得更厉害！

总结一下这回实践的步骤：

• 读取数据表格
• 定义“得分”规则



• 计算每个数据点的总得分
• 按照总得分排序
• 选出“得分王”

代码虽丑，但管用就行！

下次再跟大家分享其他的实践心得，拜拜！