Python数据分析与处理(一)–北京高考分数线统计分析

下面我将详细讲解以下这篇文章的内容：

Python数据分析与处理(一)--北京高考分数线统计分析

1. 引言

本教程主要介绍如何使用 Python 进行数据处理与分析，以北京市高考分数线为例子，介绍 Python 中 Pandas、Matplotlib 等常用数据分析工具的使用，通过实例展示如何对数据进行统计分析、可视化呈现。同时，本教程也是一个完整的实例教程，帮助初学者了解数据分析过程中需要注意的细节问题。

2. 数据获取

我们可以从网站上获取北京市近几年的高考分数线，这里我们以2020年的数据为例。数据获取后，存放在本地csv文件中。

3. 数据清洗

数据清洗是非常重要的一个步骤，可以有效降低数据分析过程中出错的概率。通过使用 Python 中 Pandas 来清洗数据。

首先，我们需要对原数据进行初步观察，找出数据中存在的问题。

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('高考成绩.csv')
# 打印数据前五行
print(data.head())

可以看到，原数据中有些列并没有分数线数据，这些数据我们不需要，因此需要将这些数据清洗掉。

# 清洗无用的列
data.drop(['文科批次', '理科批次', '物理', '化学', '历史', '地理', '生物'], axis=1, inplace=True)

4. 数据分析

完成数据清洗后，我们就可以开始进行数据分析了。

4.1 数据的基本信息

使用 Pandas 的 info() 方法可以得到数据的基本信息。

# 查看数据基本信息
print(data.info())

从上面的结果可以看到，数据中包含有7列，其中包含265条数据，每列数据类型为整数或浮点数。

4.2 各科目的平均分、最高分、最低分

使用 Pandas 的 describe() 方法，可以得到各科目分数的平均分、最高分、最低分等统计信息。

# 查看各科目分数的统计信息
print(data.describe())

4.3 不同批次分数线对比

使用 Matplotlib 可视化呈现不同批次各科目最低分数线的对比。

import matplotlib.pyplot as plt

# 画出不同批次分数线的对比图
batch1 = data[data['分类'] == '本一批']
batch2 = data[data['分类'] == '本二批']
batch3 = data[data['分类'] == '本三批']
plt.plot(batch1['总分'], label='本一批')
plt.plot(batch2['总分'], label='本二批')
plt.plot(batch3['总分'], label='本三批')
plt.legend()
plt.show()

从图中可以看到，本一批的分数线明显高于本二批和本三批。

4.4 各科目分数线的分布情况

使用 Matplotlib 的 hist() 方法，可以得到各科目分数线的分布情况。

# 画出各科目分数线的分布图
plt.hist(data['总分'], bins=20)
plt.show()

从图中可以看到，北京市高考的总分数线分布主要集中在550分到650分之间。

5. 总结

通过本教程的案例，我们学习了如何使用 Pandas、Matplotlib 等 Python 数据分析工具进行数据处理和分析，通过各种图表展示数据的分布情况和相应的分析结论，也为初学者展现了数据分析的全过程以及中间会遇到的问题及解决方法。