思路
对每个测试对（研究员，方案），按以下优先级产生预测：
- 命中原始评分：若训练集中存在该研究员‑方案的评分，直接返回该分数。
- 研究员均值：否则，若该研究员有其他评分记录，则返回其所有评分的平均值。
- 全局均值：否则（新研究员），返回训练集全局均值。
最后将结果四舍五入为两位小数（正数域可用 floor(x*100+0.5)/100 实现“真正四舍五入”），并截断到 [1.00, 5.00]，以两位小数的字符串输出（含末尾 0）。
题目内容
实验室保存了一系列测试记录，每条记录包含研究员编号、实验方案编号以及该研究员给该方案的评分（1 到 5 之间的浮点数）。现在给定一些待预测的（研究员，方案）对，需要按照以下规则给出预测评分：
- 如果某研究员针对该方案已有记录，直接采用该评分；
- 否则，如果该研究员有其他方案的评分记录，则用该研究员所有评分的平均值；
- 如果该研究员无任何历史记录（新研究员），则用全部记录评分的全局平均值。
所有预测结果需四舍五入保留两位小数，并将值裁剪至区间 [1.00, 5.00] 内，最终以字符串形式输出。算法实现仅允许使用 numpy 和 pandas 库。
