透视表的均值再求平均，North 得到 19

Week 2 的 practice question 用 Excel 透视表。每行是一个完成的任务，North 有 3 个：上午 8 分钟和 12 分钟，下午 28 分钟。按 Room 和 Session 分组后，North 上午的均值是 10，下午是 28。

把这两个数再平均，得到 (10 + 28) / 2 = 19。按 3 个任务算，总时长 48 分钟，均值是 16。差别来自任务数：上午有 2 个任务，下午只有 1 个，而 19 这个算法让下午那 1 个任务占了一半权重。要从 session 均值还原，就乘上各自的任务数：(2 × 10 + 1 × 28) / 3 = 16。

同一道题再加一个 North 下午 20 分钟的任务，下午均值变成 24，两个 session 的简单平均是 17，按任务算也是 68 / 4 = 17。两种算法这时相等，只因为两个 session 恰好各有 2 个任务。

Week 4 用 Python 算取件等待时间，也是这个差别：Harbour 有 3 条记录，均值 4；Park 有 1 条记录，均值 12。直接平均得 8，按全部 4 条记录算是 24 / 4 = 6。

Week 6 的题目换成了百分比。三个食堂的 food waste 分别变化 −18%、0 和 +6%，简单平均是 −4%，这个数不能当作总变化，总变化取决于每个食堂原来的浪费量。假设原来分别是 100、100 和 400 kg，之后就是 82、100 和 424 kg，总量从 600 变成 606，上升 1%。题目没有给这些质量，结论只能写到「三个百分比算不出总变化」。

字典的 key 少一列，4 行只剩 3 条

Week 6 有一张实验记录表，每个 sample_id、test、repeat 的组合只有一行。

代码用 (sample_id, test) 当字典的 key。处理第 2 行时，key 和第 1 行相同，字典把 6.8 覆盖成 7.0，程序不报错，结果只有 3 条。把 repeat 放进 key，4 行才都留得下。判断 key 够不够，就看它能不能区分表里任意两行。

Week 5 的分组累计也会碰到覆盖。totals[key] = count 每次都换掉旧值，累计要写成 totals[key] = totals.get(key, 0) + count，第一次出现的 key 从 0 开始加。

AVERAGE 跳过空格和文字，0 要算进分母

Week 2 有一列 5 个格子：12、空格、文字 pending、0、18。空格和 pending 都是还没测量的值。AVERAGE 只算数值，(12 + 0 + 18) / 3 = 10。把那两格填成 0 以后，分子不变，分母变成 5，结果是 6。均值下降是因为两个未知值被写成了测量到的 0。

Week 5 的人数表里，0 有两种意思：

文档写明 failed 时的 0 是占位值，所以 Harbour 的 Tue 是未知人数。Hill 的 Mon 是实测，当天没有人来，这个 0 要留着。Hill 的 Wed 整行不存在，属于缺失记录。

直接求和得到 Harbour 50、Hill 18，这两个数只是已知人数的小计。设两个未知人数为 h 和 k，完整总数是 50 + h 和 18 + k，只有 k − h < 32 时 Harbour 才更高。比如 h = 0、k = 40 时是 50 对 58，Hill 更高。题目没有给这两个值，三天的排名就判断不了。

Week 4 那张取件表里还有一个空组：Hill 服务台没有任何 completed 记录，总和是 0，数量也是 0，0 / 0 算不出均值。这里要写 No completed collections，写成 0 分钟会被读成等待时间为零。

处理顺序同样会改变行数。Week 7 的表有三行：a 是 S, NaN，b 是 S, 0，c 是 T, 5。先 fillna 再 drop_duplicates，a 和 b 变得相同，只剩 2 行。先去重再填充，去重时 a 和 b 还不同，3 行都留下。

在纸上算这类题

官方说明写的是 2 小时闭卷笔试，题型有 MCQ 和 short essay。笔试时没法运行代码看结果，所以中间结果要自己写出来：一行代表什么，哪些行参与计算，分子和分母各是多少，算出来的数度量的是什么。

Short essay 的句子也可以沿用这几项。人数表那道题可以写成：These totals are subtotals of the valid observed attendance. Each site has two valid days, so they do not establish the three-day ranking.

这篇只讲计算这一类。官方列出的 learning outcome 还包括 GenAI 的原理和使用注意事项，Week 1 到 Week 8 的 lecture 都有对应主题，要另外 review。