Python数据分析实验:numpy包应用探索
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更新于2024-08-04
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"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。
2022-05-15 上传
2022-12-11 上传
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2022-07-01 上传
wly_ok
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