pandas 实现统计学校专业不及格人数,不及格率,及格人数,及格率
时间: 2023-08-15 08:10:38 浏览: 290
可以使用 Pandas 来实现统计学校专业的不及格人数、不及格率、及格人数和及格率。首先,你需要有一个包含学生信息和成绩的数据集,其中至少包括学生姓名、专业、和成绩等字段。
假设你的数据集名为 `students`,其中包含的字段为 `姓名`、`专业`、`成绩`。你可以按照以下步骤进行统计:
1. 导入 Pandas 库:
```python
import pandas as pd
```
2. 读取数据集,并查看前几行数据:
```python
students = pd.read_csv('students.csv')
print(students.head())
```
3. 使用 Pandas 的筛选功能筛选出不及格的学生:
```python
failed_students = students[students['成绩'] < 60]
```
4. 统计不及格人数和不及格率:
```python
num_failed_students = len(failed_students)
failed_rate = num_failed_students / len(students) * 100
```
5. 使用 Pandas 的筛选功能筛选出及格的学生:
```python
passed_students = students[students['成绩'] >= 60]
```
6. 统计及格人数和及格率:
```python
num_passed_students = len(passed_students)
passed_rate = num_passed_students / len(students) * 100
```
最后,你可以打印出统计结果:
```python
print("不及格人数:", num_failed_students)
print("不及格率:", failed_rate, "%")
print("及格人数:", num_passed_students)
print("及格率:", passed_rate, "%")
```
以上就是使用 Pandas 实现统计学校专业不及格人数、不及格率、及格人数和及格率的方法。请注意,这里的代码仅仅是一种示例,具体的实现方式需要根据你的数据集结构进行调整。
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