Python分析学校四六级过关情况

下面我将详细讲解一下如何使用Python分析学校四六级过关情况的完整实例教程。

实现步骤

1. 确定数据来源
2. 数据获取
3. 数据清洗与整理
4. 数据分析与可视化

接下来我们会对这些步骤进行详细说明：

1. 确定数据来源

确定数据来源是整个数据分析过程的关键。在本例中，我们可以从如下几个方面获取数据：

• 在线教育网站
• 大学官网
• 教育部考试中心

由于从教育部考试中心获取数据较为困难，本例中我们选择从在线教育网站和大学官网上爬取数据。

2. 数据获取

在本例中，我们以教育部官网上的数据为例，使用Python的Requests库获取对应数据：

import requests

url = 'http://cet.neea.edu.cn/cet/query'
params = {'zkzh': 'XXXXXXXXXXXXXXX', 'xm': '张三'}
res = requests.post(url, data = params)

其中，params参数传入准考证号和姓名信息。使用post方法可以将信息传递给目标网站，然后获取该学生的成绩数据。

3. 数据清洗与整理

获取到数据后，需要进行清洗与整理，以便进行后续的数据分析和可视化。在本例中，我们使用Python的Pandas库来清洗和整理数据：

import pandas as pd

# 将获取到的结果保存为DataFrame
df = pd.DataFrame(res.json())

# 取出需要的数据
data = {'name': [df['name'][0]],
       'school': [df['school'][0]],
       'level': [df['cet_type'][0]],
       'grade': [df['total'][0]],
       'listening': [df['listening'][0]],
       'reading': [df['reading'][0]],
       'writing': [df['writing_and_translation'][0]]}

# 将数据保存为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

在清洗和整理数据时，我们根据实际需要取出了一些比较关键的信息，包括考生姓名、所在学校和成绩情况等。

4. 数据分析与可视化

在本步骤中，我们需要使用Python的Matplotlib库进行数据分析和可视化。具体来说，我们可以通过绘制柱状图或折线图来显示不同学校四六级成绩的分布情况。

下面我们来看两个示例：

示例1: 绘制某个学校的四六级成绩柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取该学校四六级成绩数据
data = df[df['school'] == 'XXX大学'][['grade', 'listening', 'reading', 'writing']].values.tolist()[0]

# 设置x轴刻度和标签
x = ['总成绩', '听力', '阅读', '写作']
plt.xticks(range(4), x, fontsize=12)

# 绘制柱状图
plt.bar(range(4), data, color=['b', 'g', 'r', 'y'])

# 添加网格线
plt.grid(axis='y', linestyle='--')

# 添加图例和标题
plt.legend(['分数'], loc='best')
plt.title('某大学四六级成绩')

# 显示图表
plt.show()

示例2: 绘制不同学校四六级成绩折线图

# 获取不同学校四六级成绩数据
data = df.groupby('school')['grade'].mean().sort_values().reset_index()

# 设置x轴和y轴标签
plt.xlabel('学校')
plt.ylabel('平均成绩')

# 绘制折线图
plt.plot(data['school'], data['grade'], 'b-o')

# 添加网格线
plt.grid(axis='y', linestyle='--')

# 添加图例和标题
plt.legend(['平均成绩'], loc='best')
plt.title('不同学校四六级成绩')

# 显示图表
plt.show()

以上两个示例分别演示了如何绘制某个学校的四六级成绩柱状图和绘制不同学校的四六级成绩折线图。

总结

到此为止，我们已经完成了对学校四六级过关情况的分析。在实现过程中，我们主要涉及了四个步骤，包括确定数据来源、数据获取、数据清洗与整理以及数据分析与可视化。通过这个实例，相信大家对于如何使用Python进行数据分析已经有了初步的了解。