问卷星问卷 python解析

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mob649e815d334b 2025-01-02 04:08:53 ©著作权

文章标签 数据 Python 数据解析 文章分类 Python 后端开发

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基于问卷星的问卷数据解析——使用Python

在数字化办公的时代，问卷调查作为一种获取反馈的重要方式，越来越受到青睐。问卷星是一个流行的在线问卷工具，用户可以方便地创建、分发和收集问卷。本文将介绍如何使用Python解析问卷星收集到的数据，并提供相关代码示例，帮助您更好地理解数据的关系与结构。

数据导出

首先，您需要在问卷星中完成问卷的设计和发布，收集到一定量的响应后，您可以将数据导出为Excel或CSV文件。这是后续Python数据解析的前提。

数据解析

假设您已经将问卷数据导出为一个CSV文件，接下来，我们将使用Python中的pandas库解析这些数据。pandas是一个功能强大的数据分析库，能够方便地处理和分析数据。

首先，我们需要安装pandas库（如果尚未安装）：

pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码读取CSV文件并查看数据：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('survey_data.csv')

# 查看数据的前几行
print(data.head())

数据清理

在分析数据之前，通常需要对数据进行清理。例如，可能会有缺失值或不一致的数据格式。我们可以使用pandas中的方法来处理这些问题：

# 查看数据的概述，包括缺失值信息
print(data.info())

# 删除包含缺失值的行
cleaned_data = data.dropna()

# 将某一列的数据类型转换为字符串
cleaned_data['response'] = cleaned_data['response'].astype(str)

数据分析

在数据清理完成后，我们可以进行具体的分析。例如，如果我们想要统计每个选项的选择频率，可以使用value_counts()方法：

# 统计某一问题的选项频率
option_counts = cleaned_data['question_1'].value_counts()

# 输出结果
print(option_counts)

关系图

为了更直观地展示数据的关系，我们可以使用mermaid语法绘制ER图。该图可帮助我们理解数据表之间的关系。

erDiagram
    SURVEY {
        int id PK "问卷ID"
        string title "问卷标题"
        date created_at "创建时间"
    }
    RESPONSES {
        int id PK "响应ID"
        string response "用户响应"
        int survey_id FK "问卷ID"
    }
    SURVEY ||--o{ RESPONSES : has

在这个ER图中，SURVEY表表示问卷，RESPONSES表则表示用户的响应。每个问卷可以有多个响应，从而建立了“一个问卷对应多个响应”的关系。