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基于Python+Pandas+Matplotlib的学生成绩分析

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摘要：目前高校考试成绩的分析，主要是借助于Excel等对学生的成绩进行简单的统计，但在数据量较大时，在Excel中的操作就有些过于繁琐。这里以一个虚拟的班级的Java考試成绩为例，使用当前热门的数据分析语言Python，并且综合运用了Python的第三方库pandas和matplotlib进行数据可视化分析，实现学生数据的读入、数据统计、排序、分组以及图形输出平均成绩、不及格人数等之外，还将分析出班级学生知识点掌握情况。期望能为教师调整教学安排与教学方法提供参考，从而提升教学质量。

关键词：Python;Pandas;Matplotlib

1前言

在当前这个信息时代，因为计算机强大的数据处理能力和网络迅捷便利的传播方式，学生成绩信息的管理、统计和分析已经非常方便。成绩是各大学校教育教学环节中的一项重要指标，是学生学习效果、学习态度的主要体现。对考试成绩的分析，能够使学校检测出最近一段时间之内学生的学习情况，学习态度，还能很大程度的反映出教师的教学质量、治学态度和其教学方法的科学性，以及学校对学生教学管理水平。在对考试成绩进行数据分析和评价后，充分发挥它的反馈作用，以此加强教学管理，改进教学方法，提高教学质量。同时也能够指导考试的命题工作，提高考试检测质量，还能够加强学校的题库建设。

2Python及开发环境简介

2.1Python简介

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python主要运用于科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫等等方面。Python设计上的风格是清晰划一的，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python语言的优点有很多，程序员们选择使用它作为开发语言大多是因为其简单易学、免费开源、还有着许多功能强大第三方库。

2.2开发环境PyCharmCommunityEdtion（社区版）

PyCharm是一个由JetBrains打造的Python集成开发环境，也是使用Python语言的编程人员最常用的一款PythonIDE。PyCharm分为社区版、专业版和教育版，教育版适合教学使用，专业版功能最全的收费版，社区版就是专业版的阉割版本，但解决一般问题已经足够，且是免费的，本案例就是使用的社区版。PyCharm在拥有调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制这些一般集成开发环境就拥有的功能的同时，它还提供了很多很好的功能用于Django（一种基于Python的Web开发框架）开发，而且大多数Python的第三方库可以在PyCharm中直接下载，非常便利。

3学生成绩分析的设计与实现

3.1数据导入

数据导入是程序设计的开始，有了数据才能进行处理。本程序需要处理的数据信息是学生的成绩信息，这些成绩信息是由老师在学生考试过后整理得到。得出成绩后，将成绩按照学号，姓名，性别，成绩的顺序依次输入到cjb.xlsx表格文件中保存。将表格移动到程序所在的目录下，在程序中即可使用pandas库中的读取函数之一的read_excel读入数据。主要代码如下所示。

importpandasaspd

data=pd.read_excel（rcjb.xlsx）

print（data）

执行后，得到的数据如下图3.1所示：

3.2成绩处理

3.2.1基本统计

DataFrame.describe（）是pandas中一个能对数据进行快速统计的方法，用它可以完成对数据的人数、平均分、最高分、最低分，百分位数值的统计。代码如下：

print（data[成绩].describe（））

如果只想要单独得到平均分或最低分、最高分等数据，只需将代码最后的describe（）变成mean（）或min（）、max（）即可。

得到的数据如下下图3.2所示：

通过图像，我们可以得到该班级有10人参加考试，班级平均分为77分，较为良好;最高分90，最低分65，在后续教学中需要对65分的同学进行辅导帮助;成绩标准差为7.93，较为平稳，说明该班级学生总体差距不是很大。

3.2.2成绩排序

DataFrame.sort_value（）是pandas中的排序方法，使用它既可以根据列数据，也可根据行数据排序。本案例中自然是根据学生成绩进行排序，降序排序代码如下：

total=data.sort_values（by=成绩，ascending=False）

若想要成绩升序排序，只需要把代码中ascending=False改为ascending=True即可。

得到