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学生成绩分析表 EXCEL 模板
2018-02-05 19:16:36学生成绩分析表 EXCEL 模板、学生成绩分析表 EXCEL 模板、 -
python学生成绩表_通过excel表格分析学生成绩
2020-12-30 15:19:35题目要求:分析文件’课程成绩.xlsx’,至少要完成内容:分析1)每年不同班级平均成绩情况、2)不同年份总体平均成绩情况、3)不同性别学生成绩情况,并分别用合适的图表展示出三个内容的分析结果。废话不多,直接上代码1...题目要求:
分析文件’课程成绩.xlsx’,至少要完成内容:分析1)每年不同班级平均成绩情况、2)不同年份总体平均成绩情况、3)不同性别学生成绩情况,并分别用合适的图表展示出三个内容的分析结果。
废话不多,直接上代码
1每年不同班级平均成绩情况:
# 导入xlrd模块
import xlrd
from pyecharts import *
page = page() # 实例化page类,一个页面顺序熏染读个图表
#设置文件名和路径
fname = '课程成绩.xlsx'
# 打开文件
filename = xlrd.open_workbook(fname)
sheets=filename.nsheets#获得sheet的个数
sheet_list = filename.sheet_names()#sheet名字
list_x=[]
years=["2016","2017","2018"]#年份
for i in range(len(sheet_list)):
listx=[]#存放班级
dirx={}#存放班级人数
listy=[]#存放分数
diry={}#统计存放班级的分数
sheet=filename.sheets()[i]#获得当前的sheet
nrows=sheet.nrows#获得当前的sheet的行数
diravg={}#存放平均分
for j in range(1,nrows):
row_datas = sheet.row_values(j)#获得当前行的所有信息
listx.append(row_datas[0])
listy.append(row_datas[4])
for k in range(len(listx)):
if listx[k] not in dirx:
dirx[listx[k]]=1
if "".join(listy[k].split())!='缺考':
diry[listx[k]]=int(listy[k])
else:
diry[listx[k]]=0
else:
dirx[listx[k]]=dirx[listx[k]]+1
if "".join(listy[k].split())!='缺考':
diry[listx[k]]=int(listy[k])+diry[listx[k]]
for d in dirx:
if d not in diravg:
diravg[d]="%.1f"%(diry.get(d)/dirx.get(d))
keys=list(diravg.keys())
values=list(diravg.values())
bar=bar(years[i]+"成绩分析")
bar.add(years[i],keys,values)
page.add(bar)
page.render("一个页面渲染多张图表.html")
2不同年份总体平均成绩情况:
import xlrd
from pyecharts import bar
#设置文件名和路径
fname = '课程成绩.xlsx'
# 打开文件
filename = xlrd.open_workbook(fname)
sheets=filename.nsheets#获得sheet的个数
sheet_list = filename.sheet_names()#sheet名字
avg=[]
for i in range(len(sheet_list)):#获取sheet个数
sheet=filename.sheets()[i]#获取当前的sheet
nrows=sheet.nrows#获取行数
sumscore=0#总分
count=0#学生的个数
for j in range(1,nrows):
row_datas = sheet.row_values(j)#获得当前行的所有信息
if "".join(row_datas[4].split())!='缺考':
count=count+1
sumscore+=int(row_datas[4])
avg.append("%.1f"%(sumscore/count))#存放保留一位小数的成绩
#print(avg)
years=['2016','2017','2018']#设计x坐标
bar=bar("标题:不同年份总体平均成绩情况")#设置标题
#画图
bar.add("图注:平均成绩",years,avg, is_label_show=true)
bar.render("不同年份总体平均成绩情况.html")
3不同性别学生成绩情况:
import xlrd
from pyecharts import line,bar,overlap
# 设置文件名和路径
fname = '课程成绩.xlsx'
# 打开文件
filename = xlrd.open_workbook(fname)
sheets = filename.nsheets # 获得sheet的个数
sheet_list = filename.sheet_names() # sheet名字
listx = []
listy = []
for i in range(len(sheet_list)):
sheet = filename.sheets()[i]
nrows = sheet.nrows # 行数
summan = 0 # 男孩子总分
bcount = 0#男孩数量
sumgirl = 0 # 女孩子总分
gcount = 0#女孩数量
for j in range(1, nrows):
row_datas = sheet.row_values(j)
if row_datas[1] == '男':
if "".join(row_datas[4].split()) != '缺考':
bcount += 1
summan += int(row_datas[4])
else:
if "".join(row_datas[4].split()) != '缺考':
gcount += 1
sumgirl += int(row_datas[4])
listx.append("%.1f" % (summan / bcount))
listy.append("%.1f" % (sumgirl / gcount))
# 画图
years = ['2016年', '2017年', '2018年']
# 调用line方法绘制折线图
bar = bar("2016-2018年不同性别学生成绩情况")
bar.add("男生成绩", years, listx,is_smooth=true, mark_point=['max'])
line=line()
line.add("女生成绩", years, listy, mark_point=['min'])
overlap = overlap()
overlap.add(bar)
overlap.add(line)
# overlap.show_config()
overlap.render('不同性别学生成绩情况柱形图-折线图.html')
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这里以考试成绩举例,教大家将全校所有学生成绩的Excel总表,按名字拆分为数个单独的Excel表,以便点对点地发送给每位学生。
总成绩表如下,每个学生有上下两学期的成绩:
如何按名字拆分为数个单独的Excel表?代码如下:
import pandas as pd df = pd.read_excel('某顶尖院校上下两学期期末考试成绩.xlsx') #读取表 nrow = df.shape[0]#获取表的行数 for i in range(0, nrow,1):#遍历表 save_data = df[i*3:i*3+3]#将每个学生的成绩分别保存到不同表中 name = df.at[i*3+1, '姓名'] save_data.to_csv(str(name)+'成绩.csv',index=False, encoding='utf_8_sig',header=False)#设置表的格式
注意:
生成的表若不需要显示表头,则可以添加 header=False,去掉表头。
效果如下:
假设:
新建一个表+复制一个学生数据+粘贴一个学生数据+保存表 所用时间=5秒,如果全校有8000名学生,则需花8000*5秒=40000秒=667分钟=11小时11分钟而利用python运行代码一键生成表只需花费10秒钟,4000倍效率的爽,快学起来!!!
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成绩表excel_Excel 分组后计算
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一、组内排序
这里以学生的考试成绩表为例,现在需要对每门课程进行单科排名。显然这时需要先按课程分组,然后再在组内进行排序。
Excel 文件中数据如下:
期望结果:
本文中 SPL 示例,都通过剪贴板跟 Excel 进行数据交互。在集算器设计器里编辑好 SPL 脚本后,需要先从 Excel 中将要分析的数据复制到剪贴板,然后才执行代码,执行完成后,再到 Excel 中粘贴结果。
使用 SPL 能分步计算,步骤也很简单:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.group(Subject) /先按科目将成绩分组 3 =A2.(~.sort(Score:-1)) /然后对每一组的数据按成绩升序排列 4 =A3.(~.derive(#:Rank)) /为每组数据增加一个名次字段 5 =A4.conj() /合并排好序后的各组成绩 6 =A5.new(Subject,Rank,Score,Name) /用新序表调整下字段顺序 7 =clipboard(A6.export@t()) /将排名结果放回到剪贴板 代码执行完成后,只需在Excel 中粘贴便可得到期望结果。
如果仅希望筛选出每门课程的前三名,则只需使用 top 函数在上述分组后的数据中,取出前三名即可。
期望结果:
SPL 采用 top 函数取出前三名:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.group(Subject) /先按科目将成绩分组 3 =A2.(~.top(-3;Score)) /直接针对每组数据,根据 Score 过滤出前三名 4 =A3.(~.derive(#:Rank)) /为每组数据增加一个名次字段 5 =A4.conj() /合并排好序后的各组成绩 6 =A5.new(Subject,Rank,Score,Name) /用新序表调整下字段顺序 7 =clipboard(A6.export@t()) /将考生名单放回到剪贴板 执行结束后,在Excel 中粘贴,便可得到期望结果。
二、组后排序
上一节是分组后,对分组内的数据进行各自的排序。现在看一下分组后,如何对整个组的汇总数据来排序。仍以上述学生的考试成绩表为例,但现在想对同学的总分进行一个排名,期望结果为:
根据分组后的总分来排序时,需要使用 groups 函数,分组的同时计算出总分:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.groups(Name;sum(Score):Total) /按姓名分组,同时计算出每个同学的总分 Total 3 =A2.sort(Total:-1) /对总分按降序排序 4 =A3.derive(#:Rank) /增加一个名次字段 5 =clipboard(A4.export@t()) /排序后的结果导出后放置到剪贴板 三、组内过滤
现在需要将成绩落后的学生找出来,给他们补补课。由于各科考试题目的难易不同,所以不适合都按不及格的条件选出。而是根据每门课程的平均分,将平均分以下的同学找出来。
期望结果:
此时需要分组后,先算出每一门课程的平均分,然后再将在平均分以下的同学选出来。
SPL 代码如下:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.group(Subject) /先按科目将成绩分组 3 =A2.((AVG=~.avg(Score),~.select(Score<AVG))) /对每组数据,先算出平均分,再选出在平均分以下的同学 4 =A3.conj() /合并每门课程下的需要补课的同学名单 5 =clipboard(A4.export@t()) /将学生名单放回到剪贴板 四、组后过滤
上一节是找出每门课程中低于平均分的同学。现在按照姓名分组,计算出每个同学的总分后,再将总分平均分以下的同学找出来。
期望结果:
由于同样是对分组后的总分来过滤,仍然采用 groups 函数,分组并计算出总分,再按总分求平均以及过滤。
SPL 代码如下:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.groups(Name;sum(Score):Total) /按姓名分组,并计算总分 3 =A2.select(Total<A2.avg(Total)) /根据总分求出平均分,然后选出总分低于平均分的同学 4 =clipboard(A3.export@t()) /将结果导出并放置到剪贴板 五、组内占比
如下为 2019 年部分国家的 GDP 产值。现在想按地区,也即各大洲分组,然后计算出各国占所在洲的 GDP 百分比。
2019 年部分国家 GDP 数据 (单位:亿美元):
期望结果:
计算组内的占比,同样是按地区分组后,先算出每个洲的 GDP 总量,再依次计算组内的各成员国的百分比占比。
SPL 代码:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.group(Area) /按地区将各国分组 3 =A2.((SUM=~.sum(GDP),~.derive(string(GDP/SUM,"0.00%"):Percentage))) /对每组数据,先算出 GDP 总量,再计算各自的百分比 4 =A3.conj() /合并所有组内数据 5 =clipboard(A4.export@t()) /将结果导出后放回到剪贴板 六、组后占比
这一节再来看一下如何计算分组后的各大洲的全球占比。
期望结果:
分组后的计算都类似,仍然采用 groups 函数,分组并同时计算出各洲的 GDP 总量,然后再求一遍各洲的 GDP 总量占全球 GDP 的百分比值。
SPL 代码如下:
A B 1 =clipboard().import@t() /从剪贴板导入带标题的考试成绩表 2 =A1.groups(Area;sum(GDP):Total) /按地区分组,并计算各大洲的 GDP 总值 3 =A2.derive(string(Total/A2.sum(Total),"0.00%"):Percentage) /再计算各洲的总量占全球 GDP 的百分比 4 =A3.run(Total=string(Total,"0.00")) /调整下 Total 的显示精度 5 =clipboard(A4.export@t()) /将结果导出并放置到剪贴板 更多 Excel 的分组分析,请参考《Excel 特殊分组汇总示例》。
另外《SPL Cookbook》中还有更多敏捷计算示例。
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为“学生成绩表.cvs”格式的文件。通过编程的方法,计算每个学生的总分,
写入“学生成绩表1.cvs”文件中。
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