Python实践之Pandas的使用——分析统计学生期末成绩并绘图

目录


一、实践要求

1.从18.student_score.csv文件中读取同学的成绩册,处理好缺失值。

2.将实验报告成绩从ABCD转换成百分制,统计出实验成绩。A为90分,B为75分,C为60分,D为40分。

3.按照平时成绩20%,实验成绩30%,期末成绩50%的比例计算综合成绩,形成新的综合成绩列。

4.统计全班综合成绩[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]各段成绩的人数并画饼图。

5.将完整的成绩保存到score.csv文件中,打开excel检查输出是否正确。

二、测试数据

18.student_score.csv文件:(以下是分别用记事本和Excel打开的数据,可自行粘贴到记事本或Excel上保存为csv文件)

序号,姓名,平时成绩,实验成绩,期末成绩
1,张三,95,A,81
2,李四,94,B,60
3,王五,95,C,87
4,马七,97,D,75
5,梦雪,97,A,63
6,樱花,94,A,66
7,杏子,94,A,28
8,天涯,99,A,76
9,孔维,94,B,84
10,赵四,95,D,86
11,孙二,100,C,60
12,,98,,
13,太良,98,D,83
14,丁云,95,D,83
15,淑萍,98,D,80
16,溪美,98,C,53
17,泰山,96,A,67
18,梅花,,A,64
19,梅六,98,B,68
20,云霞,96,B,85
序号姓名平时成绩实验成绩期末成绩
1张三95A81
2李四94B60
3王五95C87
4马七97D75
5梦雪97A63
6樱花94A66
7杏子94A28
8天涯99A76
9孔维94B84
10赵四95D86
11孙二100C60
1298
13太良98D83
14丁云95D83
15淑萍98D80
16溪美98C53
17泰山96A67
18梅花A64
19梅六98B68
20云霞96B85

三、代码实现

1.从18.student_score.csv文件中读取同学的成绩册,处理好缺失值。

import pandas as pd
# 绘图需要使用的库
from matplotlib import pyplot as plt

# 从18.student_score.csv文件中读取同学的成绩册,处理好缺失值
df = pd.read_csv("18.student_score.csv")
df.set_index("序号", inplace=True)  # 将序号作为index索引
df['姓名'].fillna('老六', inplace=True)
df = df.fillna(method="bfill")  # 处理缺失值:backfill / bfill表示用后面行的值,填充当前行的空值
# print(df)

输出的结果(print(df)):

2.将实验报告成绩从ABCD转换成百分制,统计出实验成绩。A为90分,B为75分,C为60分,D为40分。

# 将实验报告成绩从ABCD转换成百分制,统计出实验成绩。A为90分,B为75分,C为60分,D为40分。
for x in df.index:
    if df.loc[x, "实验成绩"] == 'A':
        df.loc[x, "实验成绩"] = 90
    if df.loc[x, "实验成绩"] == 'B':
        df.loc[x, "实验成绩"] = 75
    if df.loc[x, "实验成绩"] == 'C':
        df.loc[x, "实验成绩"] = 60
    if df.loc[x, "实验成绩"] == 'D':
        df.loc[x, "实验成绩"] = 40
# print(df)

输出的结果(print(df)):

3.按照平时成绩20%,实验成绩30%,期末成绩50%的比例计算综合成绩,形成新的综合成绩列。

# 按照平时成绩20%,实验成绩30%,期末成绩50%的比例计算综合成绩,形成新的综合成绩列。
df["综合成绩"] = df["平时成绩"] * 0.2 + df["实验成绩"] * 0.3 + df["期末成绩"] * 0.5
print(df)
# 统计全班综合成绩[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]各段成绩的人数,并画饼图。
num = pd.cut(df['综合成绩'], bins=[0, 60, 70, 80, 90, 100], labels=['0-59', '60-69', '70-79', '80-89', '90-100'],
             right=False)  # bins为分区的分界值,labels为相应区间的标签
counts = num.value_counts()  # 统计区间人数
# print(counts)

输出的结果:print(df)

print(counts):

4.统计全班综合成绩[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]各段成绩的人数并画饼图。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文字体
plt.pie(counts, autopct='%1.1f%%')# autopct后面的值1.1表示保留2位小数
plt.legend(labels=['70-79', '80-89', '60-69', '0-59', '90-100'], loc="best")  # 绘制图的图例为name,位置为最佳
plt.title("学生综合成绩区间分布图")  # 饼图的名称
plt.show()

输出的结果:

5.将完整的成绩保存到score.csv文件中,打开excel检查输出是否正确。

# 完整的成绩保存到score.csv文件中,打开excel检查输出是否正确。
df.to_csv('score.csv', encoding='utf-8-sig')
# “utf-8-sig"中sig全拼为 signature 也就是"带有签名的utf-8”,
# 因此"utf-8-sig"读取带有BOM的"utf-8文件时"会把BOM单独处理,与文本内容隔离开,也是我们期望的结果。

打开excel检查输出是否正确:

 四、学习资料

 以下是本实践涉及到的学习资料链接:

python解决csv文件用excel打开乱码问题 – 简书 (jianshu.com)

(93条消息) python csv写文件,用Excel打开中文乱码解决_dcong9010的博客-CSDN博客

数据分箱之pd.cut() – 知乎 (zhihu.com)

Pandas 数据清洗 | 菜鸟教程 (runoob.com)

(93条消息) 菜鸟编程:python中使用matplotlib绘制饼状图_小菜鸟Zoe的博客-CSDN博客

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