Python北京高考分数线统计分析

Python可以使用Pandas库对北京高考分数线进行统计分析。首先需要进行数据爬取，获取相应的文理科一本以及二本的成绩，然后可以进行相关的极差的计算，即使用前一个数减去后面的一个数。另外，可以使用Pandas库中的函数对2006-2019年近14年每科分数线的平均值进行统计。具体的代码实现可以参考引用和引用中的示例。

相关问题

Python爬录取分数线

以下是Python爬取历年高考录取分数线的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求URL
url = 'https://gkcx.eol.cn/schoolhtm/schoolAreaPoint/10032/10056/10057/10058.htm'

# 发送请求
response = requests.get(url)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取表格
table = soup.find('table', class_='scores_List')

# 获取表头
thead = table.find('thead')
ths = thead.find_all('th')
headers = [th.text.strip() for th in ths]

# 获取表格数据
tbody = table.find('tbody')
trs = tbody.find_all('tr')
data = []
for tr in trs:
    tds = tr.find_all('td')
    row = [td.text.strip() for td in tds]
    data.append(row)

# 输出表格数据
for row in data:
    print(row)

该代码使用requests库发送请求，使用BeautifulSoup库解析HTML，获取历年高考录取分数线的表格数据，并输出到控制台。

基于python高考分数推荐院校

为了推荐高考分数适合的院校，我们需要以下数据：

1. 各个高校录取分数线数据
2. 学生高考成绩数据

我们可以通过爬虫获取各个高校录取分数线数据，也可以使用已有的数据集。对于学生高考成绩数据，我们需要用户输入或者通过其他途径获取。

下面是一个基于Python的高考分数推荐院校的示例代码：

import pandas as pd

# 读取高校录取分数线数据
df = pd.read_csv('college_scores.csv')

# 获取用户输入的高考成绩
score = int(input("请输入您的高考总分："))

# 筛选出高于用户成绩的高校
recommend_colleges = df[df['分数线'] >= score]['学校名称']

# 输出推荐的高校列表
print("您适合报考以下高校：")
print(recommend_colleges.tolist())

在这个示例代码中，我们使用了Pandas库来读取高校录取分数线数据，并通过用户输入获取了高考成绩。然后，我们筛选出高于用户成绩的高校，并输出推荐的高校列表。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多因素，比如专业、地理位置、学校声誉等等。