用python实现对毕业学校进行分类，并加和每个学校的学生人数

在Python中，我们可以使用pandas库来处理这种任务，它非常适合处理表格数据和进行统计分析。假设你有一个包含学生信息的数据框(df)，其中有一列`graduation_school`表示学生的毕业学校，你可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 假设df是一个Pandas DataFrame，且已经包含'student_id'和'graduation_school'等列
# df = ...

# 首先，我们需要按毕业学校分组并计算每个学校的总学生数
grouped_data = df.groupby('graduation_school').size().reset_index(name='students_count')

# 这样，grouped_data就包含了每个学校及其对应的student_count
print(grouped_data)

上述代码首先使用`groupby()`函数按`graduation_school`列对学生进行分组，然后`size()`函数计算每个组的大小（即学生人数），最后`reset_index()`将索引转换回列以便查看结果。

相关问题

针对xlsx文件用python对毕业学校非北京科技大学的学生进行分析，分别累加各个毕业学校学生数量，并给出数据，以便针对性吸引生源，给出结论与建议并给出具体代码

针对Excel (xlsx) 文件中的数据，如果你需要使用Python进行分析，首先你需要使用pandas库读取和处理数据。假设你的数据集包含一个名为"grad_school"的列，表示学生的毕业学校，你可以按照以下步骤进行操作：

1. **加载数据**:

import pandas as pd

# 假设你的文件名是'students.xlsx'
df = pd.read_excel('students.xlsx')

2. **筛选非北京科技大学的学生**:

non_bkust_students = df[df['grad_school'] != '北京科技大学']

3. **按毕业学校分组并计算人数**:

school_counts = non_bkust_students.groupby('grad_school')['grad_school'].count()

4. **结果展示**:

print(school_counts)

这将输出每个非北京科技大学的毕业学校的累计学生数量。

**结论与建议**:
基于上述数据，你可以看到哪些学校的毕业生数量较多。对于这些学校，可以制定针对性的招生策略，比如加强与这些学校的合作，提供奖学金、特色课程等吸引更多优秀学生。

**具体代码示例** (完整版本):

import pandas as pd

# 加载数据
def load_data(file_path):
    return pd.read_excel(file_path)

file_path = 'students.xlsx'
data = load_data(file_path)

# 筛选非北京科技大学的学生
bkust_mask = data['grad_school'] == '北京科技大学'
non_bkust_students = data[~bkust_mask]

# 按毕业学校分组并计数
graduate_school_counts = non_bkust_students.groupby('grad_school')['grad_school'].count()

# 结果打印
print("各非北京科技大学毕业学校的累计学生数量:")
print(graduate_school_counts)

# 提供分析后的建议（这里只做基本框架）
top_schools = graduate_school_counts.nlargest(5)  # 获取前5名学校
for school, count in top_schools.items():
    print(f"学校：{school}，累计学生数：{count}\n我们可以考虑通过XX活动、XX合作等方式吸引这些学校的学生...\n")

# 结论部分：根据统计结果撰写有针对性的策略
conclusion = f"整体来看，我们应重点关注{', '.join(top_schools.index)}这样的学校，他们的学生是我们潜在的目标群体。"

改进代码，没有学生人数列

如果不想显示学生人数（'student_id'）的具体数值，只需要改变`.count()`部分。如果你想基于某个特定的列（例如'分数'）进行统计，你可以这样做：

# 假设你想按'分数'列的平均分对学生进行分组
top_schools_by_score = df_students.groupby('毕业学校')['分数'].mean().reset_index().sort_values(by='分数', ascending=False)

# 或者如果你想要按'分数'最高分的学校排序
top_schools_top_score = df_students.groupby('毕业学校')['分数'].max().reset_index().sort_values(by='分数', ascending=False)

# 输出结果
print(top_schools_by_score.head())

如果你只是简单地想看每个学校的唯一性（如学校数量而非学生总数），可以改用'.nunique()'方法：

top_schools_unique = df_students.groupby('毕业学校').size().reset_index(name='学校数量').sort_values(by='学校数量', ascending=False)

print(top_schools_unique.head())

这里假设'df_students'中有名为'分数'或需要进行分析的其他列。