Python 个人成绩分析

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mob64ca12eee07b 2024-05-29 03:18:27 ©著作权

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Python 个人成绩分析教程

一、流程图

gantt
    title Python 个人成绩分析流程
    section 准备数据
    数据收集           :done, des1, 2021-10-01, 1d
    数据清洗           :done, des2, after des1, 1d
    section 数据分析
    数据可视化         :done, des3, 2021-10-03, 2d
    数据统计           :done, des4, after des3, 2d
    section 结果呈现
    生成饼状图         :done, des5, after des4, 2d
    生成报告           :done, des6, after des5, 1d

二、步骤及代码

1. 准备数据

首先，我们需要准备成绩数据的CSV文件，确保数据格式正确。

# 导入pandas库用于数据处理
import pandas as pd

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

2. 数据清洗

在数据清洗步骤中，我们需要处理数据中的缺失值和异常值。

# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna()

# 删除异常值
data = data[(data['score'] >= 0) & (data['score'] <= 100)]

3. 数据分析

在数据分析阶段，我们将对数据进行可视化和统计分析。

3.1 数据可视化

# 导入matplotlib库用于绘图
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制成绩分布直方图
plt.hist(data['score'], bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Scores')
plt.show()

3.2 数据统计

# 计算平均分
mean_score = data['score'].mean()

# 计算及格率
pass_rate = len(data[data['score'] >= 60]) / len(data) * 100

4. 结果呈现

4.1 生成饼状图

# 统计各分数段人数
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
labels = ['<60', '60-69', '70-79', '80-89', '90-100']
data['score_category'] = pd.cut(data['score'], bins=bins, labels=labels)
score_count = data['score_category'].value_counts()

# 绘制饼状图
plt.pie(score_count, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')
plt.title('Score Distribution')
plt.show()