用dataframe实现教师教学质量通计

在使用pandas DataFrame来实现教师教学质量统计时，首先需要明确你想收集和分析哪些方面的数据，比如教师的教学成绩、学生反馈、出勤情况等。以下是一个基本的步骤：

1. **数据收集**：
- 教师ID：作为唯一的标识符。
- 课程名称：关联教师和课程的关系。
- 学生成绩：评估每个学生的分数或评级。
- 学生评价：可能包括满意度调查、课堂参与度等。
- 出勤记录：教师的上课频率和准时率。

2. **数据结构**：
创建一个DataFrame，包含列名如`TeacherID`, `CourseName`, `StudentScore`, `StudentFeedback`, `Attendance`等。

import pandas as pd

data = {
    'TeacherID': [1, 1, 2, 2, ...],
    'CourseName': ['Math', 'English', 'Math', 'English', ...],
    'StudentScore': [85, 90, 78, 88, ...],
    'StudentFeedback': ['Good', 'Excellent', 'NeedsImprovement', 'Average', ...],
    'Attendance': [95%, 100%, 90%, 95%, ...]
}

df_quality_stats = pd.DataFrame(data)

3. **数据清洗和预处理**：
- 检查并处理缺失值、异常值和不一致的数据。
- 将百分比型数据转换为小数或其他合适的形式。

4. **计算教学质量指标**：
- **平均分（Mean Score）**：计算每个教师的平均学生成绩。
- **评分分布（Score Distribution）**：对学生的评分进行频数或百分比分析。
- **反馈分析（Feedback Analysis）**：总结学生反馈的趋势。
- **出勤率（Attendance Rate）**：计算教师的出勤情况。

mean_scores = df_quality_stats.groupby('TeacherID')['StudentScore'].mean()
feedback_summary = df_quality_stats['StudentFeedback'].value_counts(normalize=True)
attendance_rate = df_quality_stats['Attendance'].apply(lambda x: float(x[:-1]))

5. **数据可视化**：
使用matplotlib或seaborn创建图表，展示平均分、评分分布、反馈比例以及出勤率等。

6. **分析报告**：
根据数据结果撰写报告，讨论教学质量的强项和改进空间。