['序号', '学号', '性别', '专业', '门禁卡号']，用“门禁卡号”列进行门禁记录分析，pandas

可以使用 Pandas 中的 groupby 函数对门禁卡号进行分组，然后再进行相应的分析。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取门禁记录数据
data = pd.read_csv('door_access.csv')

# 按门禁卡号进行分组，并计算每个门禁卡号的进出次数
card_count = data.groupby('门禁卡号')['门禁卡号'].count().sort_values(ascending=False)

# 输出进出次数排名前10的门禁卡号
print(card_count.head(10))

# 计算每个门禁卡号的进出时间间隔
card_time_diff = data.groupby('门禁卡号')['时间'].apply(lambda x: x.diff())

# 输出进出时间间隔最大的门禁卡号
print(card_time_diff.groupby(data['门禁卡号']).max().sort_values(ascending=False).head(1))

其中，`door_access.csv` 是门禁记录数据的 CSV 文件，包含序号、学号、性别、专业和门禁卡号等字段。`groupby` 函数按照门禁卡号进行分组，并计算每个门禁卡号的进出次数。`lambda` 函数用于计算每个门禁卡号的进出时间间隔。最后，输出进出次数排名前10的门禁卡号和进出时间间隔最大的门禁卡号。

相关问题

['序号', '学号', '性别', '专业', '门禁卡号']，用“门禁卡号”列进行分析，pandas

可以使用 Pandas 中的 groupby() 函数对数据按照“门禁卡号”进行分组，并进行统计分析。例如：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照“门禁卡号”列进行分组
grouped = data.groupby('门禁卡号')

# 统计每个门禁卡号对应的记录数
count = grouped.size()

# 打印结果
print(count)

其中，`data.csv` 文件是包含数据的 CSV 文件，可以根据实际情况进行修改。这段代码会输出每个门禁卡号对应的记录数。

['序号', '学号', '性别', '专业', '门禁卡号']对这些列适合做哪些分析，pandas

这些列适合做以下分析：

1. 学号和门禁卡号可以用来做唯一标识符，方便对每个学生进行个性化分析。
2. 性别和专业可以用来对学生进行群体分析，比如男女比例、各专业学生数量等等。
3. 门禁卡号可以用来进行门禁记录分析，比如每个学生的进出次数、进出时间等等。可以使用pandas的groupby函数根据门禁卡号进行统计分析。
4. 可以使用pandas的describe函数对学号进行描述性统计分析，比如最大值、最小值、均值、中位数等等。