python 은 pandas 를 이용 하여 학생 기 말 성적 인 스 턴 스 코드 를 분석 합 니 다.

Pandas 설치
Pandas 는 Python 프로 그래 밍 언어 위 에 구 축 된 빠 르 고 강력 하 며 유연 하 며 사용 하기 쉬 운 오픈 소스 데이터 분석 과 조작 도구 입 니 다.Pandas 는 Numpy 를 기반 으로 한 전문 데이터 분석 도구 로 각종 데이터 세트 를 유연 하고 효율적으로 처리 할 수 있다.
저 희 는 pip 를 사용 하여 설치 합 니 다.(pip 를 어떻게 설치 하 는 지 자체 적 으로 조회 할 수 없 으 면)panda 를 설치 하 는 가장 간단 한 방법 은 Anaconda 의 일부분 으로 설치 하 는 것 입 니 다.Anaconda 는 주로 데이터 분석 과 과학적 계산 에 사 용 됩 니 다.소스 코드,PyPI,ActivePython,각종 Linux 발행 판 또는 개발 버 전 을 설치 하 는 설명 도 제공한다.
물론 가장 기본 적 인 Python 환경 은 빠 질 수 없다.만약 당신 이 Linux 나 사용 하 는 Mac 이 라면 Python 을 설치 하지 않 아 도 된다.

pip install pandas
분석 과정
1.엑셀 파일 에서 본 반 학생 들 의 성적 부 를 읽 고 부족 한 가 치 를 잘 처리한다.
2.'가산 점'과'감점'두 열 에 따라 평소 성적 을 집계 한다.
3.실험 보고 성적 을 ABCD 에서 100%제로 전환 하여 실험 성적 을 집계 한다.A 는 90 점,B 는 75 점,C 는 60 점,D 는 40 점 이다.
4.가설의 기 말 성적 을 무 작위 로 생 성하 고 수치 구간 은 40-100 점 이다.자신의 기 말 성적 을 네가 시험 할 수 있다 고 생각 하 는 점수 로 바 꾸 어 라.
5.평소 성적 20%,실험 성적 30%,기 말 성적 50%의 비율 로 종합 성적 을 계산한다.
6.자신의 평소 성적,실험 성적,기 말 성적 과 종합 성적 을 출력 한다.
7.반 전체 종합 성적[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]각 단계 의 성적 인원 을 통계 하고 떡 그림 을 그린다.
8.완전한 성적 을 score.xlsx 파일 에 저장 하고 엑셀 을 열 어 출력 이 올 바른 지 확인 합 니 다.
전체 인 스 턴 스
준비 작업:필요 한 모듈 가 져 오기

import pandas as pd
import numpy as np
import random
from matplotlib import pyplot as plt

(1)엑셀 파일 에서 본 반 학생 들 의 성적 부 를 읽 고 부족 한 가 치 를 잘 처리한다.

df=pd.read_csv("4     .csv",encoding="gbk")
df=df.rename(columns={"ID":"  "})#   ID   
df.set_index("  ",inplace=True)#     index
df=df.fillna(method="backfill")#     

(2)'가산 점'과'감점'두 열 에 따라 평소 성적 을 집계 한다.

df["    "]=df["    "]-df["  "]
df=df.drop("  ",axis=1)#   

(3)실험 보고 성적 을 ABCD 에서 100%제로 전환 해 실험 성적 을 집계 한다.A 는 90 점,B 는 75 점,C 는 60 점,D 는 40 점 이다.

def m(x):#2  ABCD        
    if x=="A":
        return 90
    if x=="B":
        return 75
    if x=="C":
        return 60
    if x=="D":
        return 40
df["       "]=df.       .map(m)
df["       "]=df.       .map(m)
df["       "]=df.       .map(m)

(4)가설 한 기 말 성적 을 무 작위 로 생 성하 고 수치 구간 은 40-100 점 이다.자신의 기 말 성적 을 네가 시험 할 수 있다 고 생각 하 는 점수 로 바 꾸 어 라.

def cj(x):
    return random.randint(40,100)
df["    "]=""
df["    "]=df.    .map(cj)
df

(5)평소 성적 20%,실험 성적 30%,기 말 성적 50%의 비율 로 종합 성적 을 계산한다.

df["    "]=df["    "]*0.5+df["    "]*0.2+df["       "]*0.1+\
                            df["       "]*0.1+df["       "]*0.1
df

(6)자신의 평소 성적,실험 성적,기 말 성적 과 종합 성적 을 수출 한다.

df[df.  =='   220']

(7)반 전체 종합 성적[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]각 단락 의 성적 인원 을 통계 하고 떡 그림 을 그린다.

y=pd.cut(df['    '],bins=[0,60,70,80,90,100],\
         labels=['0-59','60-69','70-79','80-89','90-100'])#   
a=y.value_counts()#      
print(a)

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
a.plot(kind='pie',title='         ')

(8)완전한 성적 을 score.xlsx 파일 에 저장 하고 엑셀 을 열 어 출력 이 올 바른 지 확인 합 니 다.
결 과 를.xlsx 파일 로 저장 합 니 다.

df.to_excel(excel_writer="score.xlsx",index=False,encoding='utf-8')

방금 저 장 된.xlsx 파일 을 열 어 결과 가 올 바른 지 확인 합 니 다.

pd.read_excel("score.xlsx")

총결산
여기 서 python 이 pandas 를 이용 하여 학생 들 의 기 말 성적 코드 를 분석 하 는 글 을 소개 합 니 다.더 많은 관련 pandas 분석 기 말 성적 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!