基于Dataframe实现老师教学质量统计分析

基于DataFrame实现教师教学质量统计分析通常涉及以下几个步骤：

1. **数据收集**：首先需要收集包含教师教学相关数据的DataFrame，这可能包括课程名称、授课教师姓名、学生评价分数、出勤率等指标。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('teacher_quality_data.csv')  # 假设数据来自CSV文件

2. **数据清洗**：对数据进行预处理，比如检查缺失值、异常值，以及转换非数值型数据为适合分析的形式。

data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值行
data['rating'] = data['rating'].astype(float)  # 将评分字段转为浮点数

3. **描述性统计分析**：计算教师教学质量的基本统计量，如平均分、标准差、最高分和最低分。

stats = data.groupby('teacher_name')['rating'].describe()  # 按教师分组计算评分统计

4. **教学质量评估**：通过计算如满意度百分比、优秀率等指标，评估每个教师的整体教学质量。

satisfaction_rate = (data['rating'] >= 4).mean() * 100  # 满意度百分比
excelent_rate = data[data['rating'] == 5].shape[0] / data.shape[0] * 100  # 优秀率

5. **可视化**：将结果制成图表，直观展示教师的教学质量差异。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
stats.plot(kind='bar')
plt.xlabel('教师')
plt.ylabel('评分统计')
plt.title('教师教学质量分布')