高中学生成绩分析运用Python工具.rar
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简介：
本资源为高中生提供了一个利用Python进行个人成绩数据分析的方法教程。通过学习如何编写简单脚本来处理和可视化考试数据，帮助学生更好地理解自身学业表现趋势与薄弱环节，从而制定有效的提升策略。
本段落介绍的是利用Python语言进行成绩分析并生成动态图表的方法。通过使用Pandas、Pyecharts等多种库，可以有效地对数据进行处理与可视化。
整个过程分为三个步骤：
1. 将各科目的单科成绩整合成学年总成绩，并计算总分排名；
2. 根据第一步得到的成绩文件，分析并保存成绩表格；
3. 利用第二步生成的表格制作动态图表以展示数据趋势和分布情况。
以下是部分源代码示例：
```python
import glob, os
import pandas as pd
from functools import reduce
# 定义输入路径及输出Excel工作簿名称。
inputPath = ./原始成绩/
output_path_lk = ./整理后的成绩/2020一模理科总成绩及各班级成绩.xlsx
output_path_wk = ./整理后的成绩/2020一模文科总成绩及各班级成绩.xlsx
# 读取输入文件夹中的所有Excel文件。
inputWorkbook=glob.glob(os.path.join(inputPath,*.xls))
yw_score = pd.read_excel(inputWorkbook[2]) # 阅读语文
sxlk_score = pd.read_excel(inputWorkbook[1]) # 数学（理科）
sxwk_score = pd.read_excel(inputWorkbook[0]) # 数学（文科）
yy_score = pd.read_excel(inputWorkbook[5]) # 英语，注意英语成绩不计算听力部分。
yy_score[英语] *= 1.25
lkzh_score = pd.read_excel(inputWorkbook[4])
wkzh_score = pd.read_excel(inputWorkbook[3])
# 理科和文科的成绩整理与合并流程类似。
# 定义理科班级列表及处理函数等，此处省略详细代码。
def sort_grade(score):
score_sort = score.sort_values(by=[总分], ascending=False)
score_sort[年级排名] = score_sort[总分].rank(ascending=0,method=min)
return score_sort
# 合并理科成绩数据，并计算总分、排序等操作。
lk_list = [yw_score[[班级, 姓名, 语文]], sxlk_score[[姓名, 数学]], yy_score[[姓名, 英语]], lkzh_score]
score_lk = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=姓名), lk_list)
score_lk[总分] = score_lk.sum(axis=1).round(0)
# 分别处理理科和文科的成绩，并将结果写入Excel文件。
for output_path in [output_path_lk, output_path_wk]:
# 读取原始成绩数据，进行筛选、合并等操作
# 计算总分并排序
grade_sort = sort_grade(score_lk)
with pd.ExcelWriter(output_path) as writer:
grade_sort.to_excel(writer, index=False, sheet_name=学年成绩)
for class_name in lk_class or wk_class: # 根据科目类型选择班级列表。
class_score = sort_grade(grade_sort.loc[grade_sort[班级] == class_name])
class_score.to_excel(writer, index=False, sheet_name=class_name)
# 成绩区间分割与统计代码
def cut_750(score_750):
bins_750 = [0,370, 380,...,640, 660]
labels_750 = [[0-370), [370-389),...,[620-639), [640-750)]
cut_750 = pd.cut(score_750, bins=bins_750, labels=labels_750)
qj = pd.DataFrame({区间:pd.value_counts(cut), 人数:pd.value_counts(cut),
百分比:((pd.value_counts(cut))/len).round(3)})
return qj
```
以上代码展示了如何使用Python进行成绩数据的整合、分析及可视化。对于具体的实现细节，可以根据实际情况调整和优化代码逻辑与结构。
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