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Python分析学校四六级过关情况
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这段时间看了数据分析方面的内容，对Python中的numpy和pandas有了最基础的了解。我知道如果我不用这些技能做些什么的话，很快我就会忘记。想起之前群里发过一个学校的四六级成绩表，正好可以用来熟悉一下pandas中的一些用法。
1.数据介绍。
成绩表中包含的字段十分详细，里面有年级、性别、姓名、分数等等的一系列内容，我只想简单的分析一下我们学校的四六级过关率而已，所以去除了一些不必要的字段。留下的有如下几个字段：
第一列是自增的序号，没有什么实际意义。
第二列就是代表着该学生参加的是四级还是六级。
第三列是我们学校的院系名称。
第四列是学校院系的各个专业。
第五列是年级，代表着年入学。
第六列是性别。
后面的三列分别是总分、听力、阅读、写作等。
其中总分为0的都是缺考的。一共有接近条数据（没有报名的不在其中）。
2.预期结果。
我想利用这些数据最终通过图标的形式展示出以下几点：
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.各个学院的各个年级过关人数。
4.各个年级的过关人数。
5.男生女生分别过关人数。
最终结果：
各个学院的四六级过关人数：
3.实现过程。
（1）导入依赖包。
程序分别使用了pandas进行分组转换，和matplotlib提供的绘图功能。
（2）加载数据。
想要分析数据自然要得到数据了，我将整理的数据存放在sj.xls中，是一个Excel类型的数据。 这一步使用pandas的read_excel即可，生成一个DataFrame对象。
加载完之后输出一下看看内容：
除了排版没有对齐之外其他都一样。
（3）统计各个学院平均分。
在这里就可以完成我们预期的第一个结果：
各个学院的四六级平均分：
想要各个学院的情况当然是要根据学院来进行分组了，同时也需要分出“CET4”和“CET6”两组。使用groupby即可，这样会生成一个SeriesGroupBy对象，然后再调用mean函数（默认是轴0计算，也就是我们想要的结果）即可统计出平均分情况。
这个时候将其输出的话会得到如下结果：
由于院系名称和语言级别是层次化索引的缘故，看起来并不是十分的友好，因此使用unstack将语言级别转从行转换为列。
再次输出的话结果就比较清晰了
使用pandas的绘图功能进行绘图：
运行一下看看结果：
可以看到这时候数据的结果都能够显示出来了，但是中文部分出现了问题，不过不要紧，科学上网一查就解决了：
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