Python数据分析实验：numpy包应用探索

"本次实验是关于使用Python进行数据分析的实践，主要目的是学习和熟练运用numpy软件包进行编程。实验者是软件工程专业的王伦友，于2022年11月16日完成。实验在Windows 10操作系统上进行，采用IntelliJ IDEA 2022.1.1或PyCharm作为编程环境。实验内容涉及对多个CSV文件中的学生、成绩、课程和老师数据的处理和查询，包括查询特定条件下的学生信息、课程信息、成绩统计等。" 在本次Python数据分析实验中，涉及到的知识点主要包括： 1. **Pandas库**：Pandas是Python中用于数据处理的核心库，它提供了高效的数据结构DataFrame和Series，便于数据清洗、处理和分析。实验中使用Pandas读取CSV文件（如`pd.read_csv()`），并进行数据查询和操作。 2. **Numpy库**：Numpy是Python中用于科学计算的基础包，提供强大的数组和矩阵运算功能。尽管在提供的代码中未直接使用numpy，但在实际数据分析过程中，通常会结合Pandas使用Numpy进行数值计算。 3. **数据清洗和预处理**：实验中涉及了去除无用列（如`drop()`函数），这是数据预处理的常见步骤，以减少无关变量的影响。 4. **数据查询和筛选**：通过Pandas提供的函数实现复杂的数据查询，如查询特定条件的学生、课程和成绩。例如，查询没有学全所有课程的同学，或查询与特定学号同学学习课程完全相同的学生等。 5. **数据聚合和分组**：实验中进行了按成绩排序、计算平均成绩，以及按课程统计选修学生数等操作，这些都是数据聚合和分组的典型应用场景。 6. **条件查询和比较**：实验中涉及了基于成绩的条件查询，如查询课程成绩高于另一课程的学生，或查询不及格课程数量达到一定标准的同学。 7. **统计分析**：实验还涵盖了统计分析，如计算每门课程的最高分、最低分、平均分，以及及格率、中等率、优良率和优秀率。 8. **数据可视化**：虽然实验报告中未明确提到，但在实际数据分析中，通常会利用Matplotlib、Seaborn等库将这些结果进行可视化，以便更直观地理解数据分布和趋势。 9. **错误处理**：通过`warnings.filterwarnings('error')`设置，将警告转化为异常，确保程序在遇到潜在问题时能够立即停止，避免错误进一步扩散。 这个实验全面覆盖了Python数据分析的基本流程，从数据导入、处理、查询到统计分析，对提高实验者的数据处理能力和编程技能具有重要作用。