Python pandas实战：分析学校四六级过关情况与各学院表现

在本篇关于Python分析学校四六级过关情况的文章中，作者结合了最近学习的Python数据分析基础知识，特别是numpy和pandas库的使用，来实践数据分析技能。作者手头有一份包含详细信息的学校四六级成绩表，包括年级、性别、专业、分数等字段，但为了简单分析过关率，去除了如姓名等非关键信息。 数据部分包含自增序号、考试级别（四级或六级）、院系、专业、年级（代表入学年份）、性别以及总分、听力、阅读和写作等成绩。特别指出，总分为0表示缺考，数据总量接近9000条，但未包含未报名的学生。 作者的目标是通过Python分析得出以下几个结果： 1. 各个学院的四六级平均分 2. 各个学院的四六级过关人数 3. 不同年级的过关人数 4. 男女学生的过关人数 实现过程涉及以下步骤： 1. 导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib用于数据可视化。 2. 加载数据，使用pandas的`read_excel`函数从名为`sj.xls`的Excel文件中读取数据，创建DataFrame对象。 3. 对数据进行分组，使用`groupby`方法按学院和考试级别划分，并计算平均分。 4. 为了展示各个学院的过关人数，可能还需要对数据进行进一步筛选和计数，例如筛选出过关的学生记录，然后对每所学院的记录进行计数。 5. 对于性别和年级的分析，可能需要对数据进行多级分组，先按性别，再按年级，计算对应的过关人数。 通过这些步骤，作者不仅能够巩固Python数据分析技巧，还能得到有价值的学校四六级过关情况洞察，为后续的教学或研究提供有用的数据支持。整个过程体现了数据分析的实际应用和Python编程在教育领域中的实用性。