例如：统计某生的所有课程的平均分，并按五级制（优、良、中、合格、不合格）打标签；统计某生挂科和非挂科的数量；统计某生已修和未修学分数等等。将学生个体画像可视化。

这是一个非常有意思的问题，需要用到数据处理和可视化的技巧。下面是一个大致的思路：

1. 首先，我们需要获取该生的成绩数据。可以从数据库或者Excel等文件中读取数据，并将其存储为一个数据框（DataFrame）。

2. 接下来，可以使用 Pandas 库对数据框进行统计分析。例如，可以计算该生的所有课程的平均分，并按照五级制打标签。可以使用 Pandas 的 groupby 和 apply 方法实现：

import pandas as pd

# 假设成绩数据已经存储在一个名为 df 的数据框中
avg_score = df['成绩'].mean()  # 计算平均分
def label(score):
    if score >= 90:
        return '优'
    elif score >= 80:
        return '良'
    elif score >= 70:
        return '中'
    elif score >= 60:
        return '合格'
    else:
        return '不合格'
df['标签'] = df['成绩'].apply(label)  # 添加标签列

3. 接着，可以统计该生挂科和非挂科的数量。可以使用 Pandas 的 value_counts 方法实现：

fail_count = df['是否挂科'].value_counts()['是']  # 统计挂科数
pass_count = df['是否挂科'].value_counts()['否']  # 统计非挂科数

4. 最后，可以将学生个体画像可视化。可以使用 Matplotlib 或者 Seaborn 等库绘制柱状图、饼图、雷达图等图表，展示该生的成绩分布、挂科情况、学分修读情况等等。例如，可以使用 Seaborn 的 countplot 方法绘制成绩分布图：

import seaborn as sns

# 绘制成绩分布图
sns.countplot(x='标签', data=df)

以上是一个简单的示例，具体实现方法需要根据具体情况进行调整。