Python北京高考分数线统计分析
时间: 2023-11-19 18:54:35 浏览: 227
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:
```python
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:
```python
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。
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