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Python分析学校四六级过关情况

编辑:rootadmin

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这段时间看了数据分析方面的内容,对Python中的numpy和pandas有了最基础的了解。我知道如果我不用这些技能做些什么的话,很快我就会忘记。想起之前群里发过一个学校的四六级成绩表,正好可以用来熟悉一下pandas中的一些用法。

1.数据介绍。

成绩表中包含的字段十分详细,里面有年级、性别、姓名、分数等等的一系列内容,我只想简单的分析一下我们学校的四六级过关率而已,所以去除了一些不必要的字段。留下的有如下几个字段:

第一列是自增的序号,没有什么实际意义。

第二列就是代表着该学生参加的是四级还是六级。

第三列是我们学校的院系名称。

第四列是学校院系的各个专业。

第五列是年级,代表着年入学。

第六列是性别。

后面的三列分别是总分、听力、阅读、写作等。

其中总分为0的都是缺考的。一共有接近条数据(没有报名的不在其中)。

2.预期结果。

我想利用这些数据最终通过图标的形式展示出以下几点:

1.各个学院的四六级平均分。

2.各个学院的四六级过关人数。

3.各个学院的各个年级过关人数。

4.各个年级的过关人数。

5.男生女生分别过关人数。

最终结果:

各个学院的四六级过关人数:

Python分析学校四六级过关情况

3.实现过程。

(1)导入依赖包。

程序分别使用了pandas进行分组转换,和matplotlib提供的绘图功能。

(2)加载数据。

想要分析数据自然要得到数据了,我将整理的数据存放在sj.xls中,是一个Excel类型的数据。 这一步使用pandas的read_excel即可,生成一个DataFrame对象。

加载完之后输出一下看看内容:

除了排版没有对齐之外其他都一样。

(3)统计各个学院平均分。

在这里就可以完成我们预期的第一个结果:

各个学院的四六级平均分:

想要各个学院的情况当然是要根据学院来进行分组了,同时也需要分出“CET4”和“CET6”两组。使用groupby即可,这样会生成一个SeriesGroupBy对象,然后再调用mean函数(默认是轴0计算,也就是我们想要的结果)即可统计出平均分情况。

这个时候将其输出的话会得到如下结果:

由于院系名称和语言级别是层次化索引的缘故,看起来并不是十分的友好,因此使用unstack将语言级别转从行转换为列。

再次输出的话结果就比较清晰了

使用pandas的绘图功能进行绘图:

运行一下看看结果:

可以看到这时候数据的结果都能够显示出来了,但是中文部分出现了问题,不过不要紧,科学上网一查就解决了:

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标签: Python分析学校四六级过关情况

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