chatgpt赋能python：用Python轻松拿高分：期末成绩分析 _期末

用轻松拿高分：期末成绩分析
在当前的IT时代，已经成为最受欢迎的编程语言之一。从web开发到数据分析，从机器学习到人工智能，都可以应用到编程语言。而对于大多数学生来说，是计算机编程的必修课。
在大学，我们可能最关心的就是学术成绩，尤其期末成绩。而使用来分析期末成绩是一种很有意义的做法。它可以让我们更好地了解分数构成，找出哪些科目需要补课，也可以用此作为数据分析的一个实战案例。
下面将逐步介绍用分析期末成绩的过程。
1. 数据获取
首先，我们需要将期末成绩的数据导入到中。这可以通过以下代码实现：
import pandas as pddf = pd.read_excel('period_end.xlsx')
以上代码中，我们使用库导入数据， Excel文件名为’.xlsx’ ，数据获取后存储在名为‘df’的数据框中。
2. 数据清理
在实际情况中，我们常常会在数据中发现一些“坏数据” ，既包括缺失的数据，又包括无意义的数据。为了更好的分析期末成绩，我们需要对数据进行一些清理，以便在后续分析中使用。
df.dropna(inplace = True)df = df[df['score'] >= 0]
以上代码表示删除了缺失数据行，并仅保留了得分大于或等于0的数据。
3. 数据分析
有了干净的数据集后，我们可以开始分析它们了。
1）统计各科目成绩占比
import matplotlib.pyplot as pltsubject_count = df.groupby('subject').count()plt.figure(figsize=(10, 6))plt.pie(subject_count['score'], labels=subject_count.index, autopct='%1.1f%%')plt.show()
以上代码绘制了每个科目的得分百分比饼状图。如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img--33)(null)]
从饼状图中可以清晰地看出每个科目所占比例，其中数学和英语得分较高，而历史和体育得分较低。
2）分析平均分和标准差
mean=df['score'].mean()std=df['score'].std()print(f"平均分是{mean:.2f}, 标准差是{std:.2f}")
以上代码计算并输出该数据集的平均分和标准差，以便更好地了解学生的表现情况。
4. 结论
在本文中，我们介绍了用分析期末成绩的过程。首先，我们获得了数据集并进行了清洗。接着，我们通过使用pie图分析了每个科目的得分占比，根据结果，我们可以进一步找出每个科目的优劣势。最后，我们分析了数据集的平均分和标准差，以评估学生群体的整体表现。
使用进行数据分析，可以更快地获得有效信息，并对数据集做出更相关性的结论。这个案例只是在学术成绩领域中可用的分析应用之一。是一种灵活而强大的编程语言，可在很多应用程序中起着关键作用。无论您是学生还是专业人士，学习都将为您的程序生涯打下坚实的基础。
最后的最后
本文由生成，文章没有在生成的基础上进行任何的修改。以上只是能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。
对于颠覆工作方式的，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。