用 Python 给班主任减负:30 秒算出＂三好学生＂名单

朋友发来一份 Excel：30 个学生，6 门主科 + 体育，要求"每科前 10 + 体育合格"才能评三好学生。

数据类似如下：

手动算？眼睛看瞎不算，关键是"并列第 10"这种边界情况处理起来还特别容易出错。

今天就用 Python 把它做成可复用的一键脚本，30 行搞定 👇

一、先把需求拆清楚

三好学生就两条硬条件：

① 每科成绩在班级前 10 名（6 门主科都要满足） ② 体育成绩合格

看起来简单，但有个隐藏的坑：第 10 名有并列怎么办？

举个真实场景👇

小蓝和李四政治都考 89 分，并列卡在第 10、第 11 名。

• 严格口径：只取前 10 个名额，那第 11 名的小蓝被淘汰
• 宽松口径：同分都算前 10

实际评选中，宽松口径更人性化——同分不同命会让家长投诉的。

二、技术选择

不需要数据库、不需要 Web 框架，pandas 一把梭：

• pandas：读 Excel + 数据处理
• openpyxl：写 Excel
• Series.rank()：排名判定，核心 API

三、数据准备

Excel 结构长这样👇

姓名    语文  数学  英语  物理  化学  政治  体育
老李    88    99   90    100   97    95   不合格
四妹    99    88   98    95    90    93   合格

主科是数值，体育是"合格/不合格"文本。

四、核心实现

4.1 主逻辑：判断一个学生是不是三好学生

import pandas as pd


defjudge_sanhao(df):
"""在三好学生判定后，给 df 加一列 '三好学生'，返回新 df。"""
    subjects = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '政治']

# 用一个全是 True 的 Series 起步，每科 AND 一次
    in_top10 = pd.Series(True, index=df.index)
for subj in subjects:
# 关键：method='min' + ascending=False
# 分数越高排名越小，并列时取最小名次（宽松口径）
        rank = df[subj].rank(method='min', ascending=False)
        in_top10 &= rank <= 10

    pe_pass = df['体育'] == '合格'

    df = df.copy()
    df['三好学生'] = in_top10 & pe_pass
return df

4.2 入口

defmain():
    df = pd.read_excel('students.xlsx')
    result = judge_sanhao(df)

    sanhao = result[result['三好学生']]['姓名'].tolist()
    print(f'三好学生名单（共 {len(sanhao)} 人）：')
for i, name in enumerate(sanhao, 1):
        print(f'  {i:>2}. {name}')

    result.to_excel('students_result.xlsx', index=False)


if __name__ == '__main__':
    main()

4.3 跑出来长这样

三好学生名单（共 4 人）：
   1. 四妹
   2. 七妹
   3. 小蓝
   4. 关羽

五、关键技术点：pandas rank() 的 4 种 method

这个 API 是这次项目的灵魂，单独拎出来讲👇

df['score'].rank(method='?', ascending=False)

4 种 method 对比：

• 'average'：并列取平均名次（统计学分析常用）
• 'min'：并列都取最小名次 ✅ 本次用的
• 'max'：并列都取最大名次（严格淘汰用）
• 'first'：按出现顺序排（几乎用不到）

举个例子更直观。成绩 [100, 90, 90, 80]，从高到低排：

• average → [1, 2.5, 2.5, 4]
• min → [1, 2, 2, 4] ✅
• max → [1, 3, 3, 4]

我们的"宽松口径" = min：两个 89 分都给第 10 名，而不是一个第 10 一个第 11。

六、可视化验证：每科名次表

业务脚本光跑出名单不够，最好再把"每科名次"也打出来，方便核对边界 case：

defshow_rank_table(df):
    subjects = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '政治']
    rank_df = df[['姓名']].copy()
for subj in subjects:
        rank_df[f'{subj}_名次'] = df[subj].rank(method='min', ascending=False).astype(int)
        rank_df[subj] = df[subj]
    rank_df['体育'] = df['体育']
return rank_df

跑一下就能看到谁卡在边界👇

姓名   语文  数学  英语  物理  化学  政治  体育
关羽   3    8    8    10    1    1    合格
小蓝   7    1    8    4     5    10   合格
李四   4    5    3    6     3    10   不合格

一眼就能看到"小蓝 vs 李四"这个边界 case：分数相同、排名相同，但体育一合格一不合格，命运就分开了。

七、拓展：换需求怎么办？

把"评选规则"参数化，就能复用到其他场景：

defjudge(df, subjects, top_n, pass_col, pass_value):
    in_top = pd.Series(True, index=df.index)
for subj in subjects:
        rank = df[subj].rank(method='min', ascending=False)
        in_top &= rank <= top_n
return in_top & (df[pass_col] == pass_value)


# 例子 1：每科前 5 + 体育合格 = 优秀学生
df['优秀学生'] = judge(df, subjects, top_n=5, pass_col='体育', pass_value='合格')

# 例子 2：单科排名（数学竞赛选拔）
df['数学能手'] = judge(df, ['数学'], top_n=3, pass_col='体育', pass_value='合格')

这就是把"业务规则"和"技术实现"分离的好处——下学期改规则只改一行参数。

八、完整代码

把上面所有逻辑收个尾，30 行不到：

import pandas as pd


defjudge_sanhao(df):
    subjects = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '政治']
    in_top10 = pd.Series(True, index=df.index)
for subj in subjects:
        rank = df[subj].rank(method='min', ascending=False)
        in_top10 &= rank <= 10

    df = df.copy()
    df['三好学生'] = in_top10 & (df['体育'] == '合格')
return df


defmain():
    df = pd.read_excel('students.xlsx')
    result = judge_sanhao(df)

    sanhao = result[result['三好学生']]['姓名'].tolist()
    print(f'三好学生名单（共 {len(sanhao)} 人）：')
for i, name in enumerate(sanhao, 1):
        print(f'  {i:>2}. {name}')

    result.to_excel('students_result.xlsx', index=False)


if __name__ == '__main__':
    main()

这个项目技术含量不高，但它是数据分析的典型缩影：

• 业务规则 → 逻辑拆分：把"每科前 10"拆成"每科独立排名 + AND 组合"
• API 选型：rank(method='min') 一行顶十行 if-else
• 边界 case 显式化：并列、口径分歧，必须在代码里讲清楚
• 可扩展性：参数化后能复用

下次遇到类似的"按分数/数量排名 + 多条件筛选"的需求（比如奖学金评选、绩效评级、KPI 达成），都可以拿这个模板改一改直接用。

— END —

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