安裝Pandas
Pandas是構建在Python編程語言之上的一個快速、強大、靈活且易于使用的開源數據分析和操作工具。Pandas是基于Numpy的專業數據分析工具，可以靈活高效的處理各種數據集。
我們使用pip進行安裝(如果沒有可自行查詢如何安裝pip)安裝panda最簡單的方法是將其作為Anaconda的一部分安裝，Anaconda主要用于數據分析和科學計算。還提供源代碼、PyPI、ActivePython、各種Linux發行版或開發版本進行安裝的說明。
當然，最為基礎的Python環境還是少不了的，如果你是Linux或使用的Mac就不用安裝Python了。
pip install pandas
分析過程
1.從excel文件中讀出本班同學的成績冊，并處理好缺失值。
2.根據‘加分'和‘減分'兩列統計出平時成績。
3.將實驗報告成績從ABCD轉換為百分制，統計出實驗成績。A為90分，B為75分，C為60分，D為40分。
4.隨機生成假設的期末成績，取值區間為40-100分。將自己的期末成績改成你覺得可能考到的分數。
5.按照平時成績20%，實驗成績30%，期末成績50%的比例計算綜合成績。
6.輸出你自己的平時成績，實驗成績，期末成績和綜合成績。
7.統計全班綜合成績[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]各段成績的人數，并畫餅圖。
8.將完整的成績保存到score.xlsx文件中，打開excel檢查輸出是否正確。
完整實例
準備工作：導入需要用到的模塊
import pandas as pd
import numpy as np
import random
from matplotlib import pyplot as plt
（1）從excel文件中讀出本班同學的成績冊，并處理好缺失值。
df=pd.read_csv("4班平時成績.csv",encoding="gbk")
df=df.rename(columns={"ID":"學號"})#將列名ID重命名
df.set_index("姓名",inplace=True)#將姓名作為index
df=df.fillna(method="backfill")#處理缺失值
（2）根據‘加分'和‘減分'兩列統計出平時成績。
df["平時成績"]=df["平時成績"]-df["減分"]
df=df.drop("減分",axis=1)#刪除列
（3）將實驗報告成績從ABCD轉換為百分制，統計出實驗成績。A為90分，B為75分，C為60分，D為40分。
def m(x):#2 將ABCD轉化為對應的分數
if x=="A":
return 90
if x=="B":
return 75
if x=="C":
return 60
if x=="D":
return 40
df["第一次實驗報告"]=df.第一次實驗報告.map(m)
df["第二次實驗報告"]=df.第二次實驗報告.map(m)
df["第三次實驗報告"]=df.第三次實驗報告.map(m)
（4）隨機生成假設的期末成績，取值區間為40-100分。將自己的期末成績改成你覺得可能考到的分數。
def cj(x):
return random.randint(40,100)
df["期末成績"]=""
df["期末成績"]=df.期末成績.map(cj)
df
（5）按照平時成績20%，實驗成績30%，期末成績50%的比例計算綜合成績。
df["綜合成績"]=df["期末成績"]*0.5+df["平時成績"]*0.2+df["第一次實驗報告"]*0.1+\
df["第二次實驗報告"]*0.1+df["第三次實驗報告"]*0.1
df
（6）輸出你自己的平時成績，實驗成績，期末成績和綜合成績。
（7）統計全班綜合成績[90,100],[80,89],[70,79],[60-69],[0,59]各段成績的人數，并畫餅圖。
y=pd.cut(df['綜合成績'],bins=[0,60,70,80,90,100],\
labels=['0-59','60-69','70-79','80-89','90-100'])#分區間
a=y.value_counts()#統計區間人數
print(a)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
a.plot(kind='pie',title='學生成績區間統計圖')
（8）將完整的成績保存到score.xlsx文件中，打開excel檢查輸出是否正確。
將結果保存為.xlsx文件
df.to_excel(excel_writer="score.xlsx",index=False,encoding='utf-8')
將剛剛保存的.xlsx文件打開，查看結果是否正確
pd.read_excel("score.xlsx")
總結
到此這篇關于python利用pandas分析學生期末成績碼的文章就介紹到這了,更多相關pandas分析期末成績內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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