【问题描述】根据csv文件中记录的各科成绩，统计大学英语成绩在80-90分之间的学生人数。
【输入形式】csv文件
【输出形式】txt文件
【样例输入】
【样例说明】
【评分标准】
题意主要是判断英语成绩是否在range(80,90)这个范围，对Dataframe二维数组切片判断统计即可
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
open('summary.txt','w').write(str(len([x for x in pd.read_csv('scores.csv')['大学英语'] if x in range(80,91)]))) #无关闭IO流，不建议
上面代码并没有关闭文件IO流，不建议,当然可以用上下文管理器，应该也可以使用pandas 的写入操作
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
[x.write(str(len([x for x in pd.read_csv('scores.csv')['大学英语'] if x in range(80,91)]))) and x.close() for x in [open('summary.txt','w')]] #可以关闭文件流
上面可以关闭文件流，尝试用.closed来判断
print(f.closed)
而pandas判断范围是使用df.between(left,right,inclusive=[True,False])即可判断指定的范围（注意，是输出一个只有True和False的数组），默认inclusive=True为左右开区间，False为左右闭区间,一下我并没有使用between，可以这样：print(data[‘大学英语’].between(80,90).sum())，因为sum（）函数默认会统计非假的元素的个数，比如print(sum([True,True,False]))为2，故而这就输出个数了，具体如下，没有粘贴代码，因为不确定线上测试是否正确：
忽然发现还是可以用pandas的写入函数来解决，只要熟悉并用好参数（to_csv(‘summary.txt’,header=None,index=None,sep=’ ',mode=‘w’)）就能写入一个字符串啦，代码如下：
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
pd.Series([pd.read_csv('scores.csv')['大学英语'].between(80,90).sum()]).to_csv('summary.txt',header=None,index=None,sep=' ',mode='w')
在写入csv文件时出现再读取增加多一无名列的问题：
原来写入时是这样：
再读取：
我所想到的解决方案就是读取时改变读取起始，使用index_col=0参数：
print(pd.read_csv('scores.csv',index_col=0)) #解决读取行索引出问题的情况
当然，以上还是没有解决源文件的问题
