这是本次期末考试结束后，辅导员让做一个成绩分析，因为正好学了python，于是就打算用python写了一个代码来实现，代码有点乱，没有整理过，大家将就看。（大家也可以将数据导入数据库，通过python连接数据库处理数据，这样可能会更简洁点，respect！！）

所用的数据，长这个样（一个班的数据为一个表）

各科目挂科人数分析

```
import copy
import csv
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

import pandas as pd
def Num_eaxm(class_name,columns,Data,file):
    df=pd.read_csv(file,encoding='GBK',index_col=0)#读取文件，不将第一列作为索引
    item=list(df.columns)[3:]
    class_name=class_name
    columns=columns
    df.rename(columns=columns, inplace = True)
    data=copy.deepcopy(Data)
    lis=list(data.keys())
    """各科目挂科人数统计"""
    data[lis[0]]+=df[df.a<60].count()[0]
    data[lis[1]]+=df[df.b<60].count()[0]
    data[lis[2]]+=df[df.c<60].count()[0]
    data[lis[3]]+=df[df.d<60].count()[0]
    data[lis[4]]+=df[df.e<60].count()[0]
    data[lis[5]]+=df[df.f<60].count()[0]
    data[lis[6]]+=df[df.g<60].count()[0]
    data[lis[7]]+=df[df.h<60].count()[0]
    data[lis[8]]+=df[df.j<60].count()[0]
    data[lis[9]]+=df[df.m<60].count()[0]
    return data


if __name__ == '__main__':
    Data = {'概率论': 0, '数据库原理与应用': 0, '离散数学': 0, 'Python程序开发语言课程设计': 0, '毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Ⅰ': 0, 'Python程序开发语言': 0, '形势与政策Ⅲ': 0,
            '大学物理BⅠ': 0,'高级办公自动化':0,'大学英语Ⅲ':0}

    class_name = ['概率论', '数据库原理与应用', '离散数学', 'Python程序开发语言课程设计', '毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Ⅰ', 'Python程序开发语言', '形势与政策Ⅲ', '大学物理BⅠ', '高级办公自动化', '大学英语Ⅲ']
    columns = {'概率论': 'a', '数据库原理与应用': 'b', '离散数学': 'c', 'Python程序开发语言课程设计': 'd', '毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Ⅰ': 'e', 'Python程序开发语言': 'f', '形势与政策Ⅲ': 'g',
            '大学物理BⅠ': 'h','高级办公自动化':'j','大学英语Ⅲ':'m'}
    # 各科目参加考试人数计算
    data1= Num_eaxm(class_name, columns, Data, '大数据2020-1级.csv')
    data2= Num_eaxm(class_name, columns, Data, '大数据2020-2级.csv')
    data3= Num_eaxm(class_name, columns, Data, '大数据2020-3级.csv')

    d1=[int(i) for i in list(data1.values())]
    d2=[int(i) for i in list(data2.values())]
    d3=[int(i) for i in list(data3.values())]

    with open('各科挂科人数.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)

        writer.writerow(['班级']+class_name)
        writer.writerow(['一班']+d1)
        writer.writerow(['二班']+d2)
        writer.writerow(['三班']+d3)


    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1350px"))
            .add_xaxis(class_name)  # x轴数据
            .add_yaxis('一班', d1) # y轴数据
            .add_yaxis('二班', d2)
            .add_yaxis('三班', d3)

            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级各班挂科人数统计"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 350}))
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
            )
    bar.render('2020级各班各科目挂科人数.html')
```

效果图：

各科挂科人数占比及各班挂科人数

代码：

import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
def Num_eaxm(class_name,columns,data,file):
    df=pd.read_csv(file,encoding='GBK',index_col=0)#读取文件，不将第一列作为索引
    item=list(df.columns)[3:]
    class_name=class_name
    a=df[class_name].count()

    columns=columns
    df.rename(columns=columns, inplace = True)
    num = df[(df.a < 60) | (df.b < 60) | (df.c < 60) | (df.e < 60) | (df.f < 60) | (df.g < 60) | (df.h < 60)].count()[0]  # 挂科人数
    lis=list(data.keys())
    '''各科目挂科人数统计，有几科就自己添几个'''
    data[lis[0]]+=df[df.a<60].count()[0]
    data[lis[1]]+=df[df.b<60].count()[0]
    data[lis[2]]+=df[df.c<60].count()[0]
    data[lis[3]]+=df[df.d<60].count()[0]
    data[lis[4]]+=df[df.e<60].count()[0]
    data[lis[5]]+=df[df.f<60].count()[0]
    data[lis[6]]+=df[df.g<60].count()[0]
    data[lis[7]]+=df[df.h<60].count()[0]
    data[lis[8]]+=df[df.j<60].count()[0]
    data[lis[9]]+=df[df.m<60].count()[0]
    return a,num
if __name__ == '__main__':
    data = {'概率论': 0, '数据库原理与应用': 0, '离散数学': 0, 'Python程序开发语言课程设计': 0, '毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Ⅰ': 0, 'Python程序开发语言': 0, '形势与政策Ⅲ': 0,
            '大学物理BⅠ': 0,'高级办公自动化':0,'大学英语Ⅲ':0}#初始挂科人数

    class_name = ['概率论', '数据库原理与应用', '离散数学', 'Python程序开发语言课程设计', '毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Ⅰ', 'Python程序开发语言', '形势与政策Ⅲ', '大学物理BⅠ', '高级办公自动化', '大学英语Ⅲ']#课程名称
    columns = {'概率论': 'a', '数据库原理与应用': 'b', '离散数学': 'c', 'Python程序开发语言课程设计': 'd', '毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论Ⅰ': 'e', 'Python程序开发语言': 'f', '形势与政策Ⅲ': 'g',
            '大学物理BⅠ': 'h','高级办公自动化':'j','大学英语Ⅲ':'m'}#重命名
    #各科目参加考试人数计算
    a1,num1=Num_eaxm(class_name,columns,data,'大数据2020-1级.csv')
    a2,num2=Num_eaxm(class_name,columns,data,'大数据2020-2级.csv')
    a3,num3=Num_eaxm(class_name,columns,data,'大数据2020-3级.csv')
    a5 = [int(i + j) for i, j in zip(a1, a2)]
    a = [int(i + j) for i, j in zip(a3, a5)]#各科目参考人数
    d=list(data.values())#各科目挂科人数
    ratio=[round(j/i*100) for i ,j in zip(a,d)]

 #绘图
    title=['概率论', '数据库原理与应用', '离散数学', 'Python课程设计', '毛概Ⅰ', 'Python程序开发语言', '形势与政策Ⅲ', '大学物理BⅠ', '高级办公自动化', '大学英语Ⅲ']
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 处理中文显现问题
    plt.figure()
    base_num = plt.bar(title,width=0.5, height=a)  # 绘制条形图，height表示高度
    edu_num = plt.bar(title,width=0.5, height=d,color='r')  # 绘制条形图，height表示高度
    for x, y in zip(title, ratio):
        plt.text(x, y, '%.0f%%' % y, ha='center', va='center', fontsize=10,
                 c='black')  # ha表示水平对齐方式，va表示锤子对其方式，fontsize表示字体大小
    for x, y in zip(title, a):
        plt.text(x, y, y, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    plt.xticks(rotation=350)
    plt.xlabel('科目',fontsize=10)  # 设置x轴标签
    plt.ylabel('人数',fontsize=10)  # 设置y轴标签
    plt.title('2020级各科目挂科人数占比')  # 设置题目
    plt.legend([base_num, edu_num], labels=['参考人数', '挂科人数'], bbox_to_anchor=(0.8, 0.99))  # 设置标签，bbox_to_anchor设置绝对位置
    plt.tight_layout  # 调整多图被截断或遮挡等情况
    plt.show()

    #各班挂科人数柱状图
    calssNum=['一班','二班','三班']
    faiel_num=[int(num1),int(num2),int(num3)]
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px"))
            .add_xaxis(calssNum)  # x轴数据
            .add_yaxis('挂科人数', faiel_num,bar_width='20%')  # y轴数据
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级各班挂科人数"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=30, axislabel_opts={"rotate": 0}))  # 设置一些标题，坐标轴参数
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) # 是否显示数据值

    )
    bar.render('2020级各班挂科人数.html')

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 中文问题
    plt.figure()
    shuju=[19,20 ,11 ,15,16,12,3 ]
    lable=['概率论', '数据库原理与应用', '离散数学', 'Python程序开发语言', '大学物理B','高级办公自动化', '大学英语Ⅲ']
    explode = [0.01, 0.01, 0.01, 0.01,0.01,0.01,0.01]
    color = ['red', 'orange', 'green', 'blue','m','c','pink']
    plt.pie(shuju, labels=lable, explode=explode, autopct='%1.1f%%', colors=color,
            shadow=True)  # labels表示标签，explode表示各板块离开中心的距离，autopct标签饼图百分比设置，colors表示颜色，shadow表示阴影（增加立体感）
    plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1.01))  # 设置标签，bbox_to_anchor表示设置的绝对位置
    plt.title('2020级各科挂科人数情况')  # 设置标题
    plt.tight_layout  # 调整多图被截断或遮挡等情况
    plt.show()

效果图：

各班绩点分布

代码：

import copy
import csv
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
def sorce(file):
    df = pd.read_csv(file, encoding='GBK', index_col=0)  # 读取文件，不将第一列作为索引
    '''绩点分段'''
    a1=df[(df.平均绩点<1)&(df.平均绩点>=0)].count()[0]
    a2=df[(df.平均绩点<1.5)&(df.平均绩点>=1)].count()[0]
    a3=df[(df.平均绩点<2)&(df.平均绩点>=1.5)].count()[0]
    a4=df[(df.平均绩点<2.5)&(df.平均绩点>=2)].count()[0]
    a5=df[(df.平均绩点<3)&(df.平均绩点>=2.5)].count()[0]
    a6=df[(df.平均绩点<3.5)&(df.平均绩点>=3)].count()[0]
    a7=df[(df.平均绩点<4)&(df.平均绩点>=3.5)].count()[0]
    a8=df[(df.平均绩点<4.5)&(df.平均绩点>=4)].count()[0]
    a9=df[(df.平均绩点<=5)&(df.平均绩点>4.5)].count()[0]
    a=[int(a1),int(a2),int(a3),int(a4),int(a5),int(a6),int(a7),int(a8),int(a9)]
    return a
if __name__ == '__main__':
    title=['[0,1)','[1,1.5)','[1.5,2)','[2,2.5)','[2.5,3)','[3,3.5)','[3.5,4)','(4,4.5)','[4.5,5]']

    a1=sorce('大数据2020-1级.csv')
    a2=sorce('大数据2020-2级.csv')
    a3=sorce('大数据2020-3级.csv')


    with open('各班绩点分布.csv',mode='w',encoding='utf-8',newline='')as f:
        writer=csv.writer(f)
        writer.writerow(['班级']+title)
        writer.writerow(['一班']+a1)
        writer.writerow(['二班']+a2)
        writer.writerow(['三班']+a3)



    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1350px"))
            .add_xaxis(title)  # x轴数据
            .add_yaxis('一班', a1) # y轴数据
            .add_yaxis('二班', a2)
            .add_yaxis('三班', a3)
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级分班级绩点分布情况"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 0}))
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
            )
    bar.render('2020级分班级绩点分布情况.html')

    line = (
        Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1300px"))
            .add_xaxis(title)
            .add_yaxis('一班', a1,is_smooth=True)  # y轴数据
            .add_yaxis('二班', a2,is_smooth=True)
            .add_yaxis('三班', a3,is_smooth=True)
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级分班级绩点分布情况"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 0}))
            .set_series_opts(abel_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    )
    line.render('2020级分班级绩点分布折线图.html')

效果图：

班级平均绩点情况

代码

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
def avg_sorce(file):
    df = pd.read_csv(file, encoding='GBK', index_col=0)  # 读取文件，不将第一列作为索引
    avg=df['平均绩点'].mean()
    s=df['平均绩点'].sum()
    cout=df['平均绩点'].count()
    return avg,s,cout
def count_sorece_num(file,avg):
    df=pd.read_csv(file,encoding='GBK',index_col=0)
    high=int(df[df.平均绩点>=avg].count()[0])
    low=int(df[df.平均绩点<avg].count()[0])
    return high,low
if __name__ == '__main__':
    a1,s1,c1=avg_sorce('大数据2020-1级.csv')
    a2,s2,c2=avg_sorce('大数据2020-2级.csv')
    a3,s3,c3=avg_sorce('大数据2020-3级.csv')


    a5=(s1+s2+s3)/(c2+c3+c1)#本专业得平均绩点
    a=[float(round(a1,2)),float(round(a2,2)),float(round(a3,2)),float(round(a5,2))]
    title=['一班','二班','三班','本专业']
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px"))
            .add_xaxis(title)  # x轴数据
            .add_yaxis('绩点', a,bar_width='30%',color='#4169E1')  # y轴数据
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级各班级平均绩点情况"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=30, axislabel_opts={"rotate": 0}))  # 设置一些标题，坐标轴参数
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
                             markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            # 标记线数据
            data=[
                # MarkLineItem：标记线数据项
                opts.MarkLineItem(
                    name="本专业平均绩点",
                    y = a5,
                    )]))
    )
    bar.render('2020级各班级平均绩点.html')
    z1=[]
    z2=[]
    z3=[]
    z1.extend(count_sorece_num('大数据2020-1级.csv',a5))
    z2.extend(count_sorece_num('大数据2020-2级.csv',a5))
    z3.extend(count_sorece_num('大数据2020-3级.csv',a5))


    title=['高于本专业','低于本专业']
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px"))
            .add_xaxis(title)  # x轴数据
            .add_yaxis('一班', z1)  # y轴数据
            .add_yaxis('二班', z2)  # y轴数据
            .add_yaxis('三班', z3)  # y轴数据

            .reversal_axis()
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级各班级绩点情况"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=30, axislabel_opts={"rotate": 0}))  # 设置一些标题，坐标轴参数
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")
    ))

    bar.render('2020级与本专业绩点比较情况.html')

效果图：

单人挂科数量情况

代码

import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
def single_faile_num(file):
    '''单人挂科数量统计'''
    df=pd.read_csv(file,encoding="GBK",index_col=0)
    d=df.fillna(value=60)
    lis=[]
    for i in range(len(df)):
        a=0
        for j in list(d.iloc[i][3:]):
            if j <60:
                a=a+1
        lis.append(a)
    return lis
def fun(lis,n):
    '''各班单人挂科数量总计'''
    a=0
    b=0
    c=0
    d=0
    e=0
    for i in lis:
        if i==0:
            a=a+1
        if i==1:
            b=b+1
        if i==2:
            c=c+1
        if i>2:
            d=d+1
    List=[a-n,b,c,d]
    return List
if __name__ == '__main__':
    lis1=single_faile_num('大数据2020-1级.csv')
    lis2=single_faile_num('大数据2020-2级.csv')
    lis3=single_faile_num('大数据2020-3级.csv')


#每班单人挂科数量情况
    title=["0科","1科","2科","3科及其以上"]
    a1=fun(lis1,2)
    a2=fun(lis2,1)
    a3=fun(lis3,1)


    with open('个人挂科数量情况.csv',mode='w',encoding='utf-8',newline='')as f:
        writer=csv.writer(f)
        writer.writerow(['班级']+title)
        writer.writerow(['一班']+a1)
        writer.writerow(['二班']+a2)
        writer.writerow(['三班']+a3)


    #画图
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1350px"))
            .add_xaxis(title)  # x轴数据
            .add_yaxis('一班', a1) # y轴数据
            .add_yaxis('二班', a2)
            .add_yaxis('三班', a3)

            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级各班单人挂科数量情况"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 0}))
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
            )
    bar.render("2020级各班单人挂科情况柱状图.html")

    line = (
        Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1350px"))
            .add_xaxis(title)  # x轴数据
            .add_yaxis('一班', a1)  # y轴数据
            .add_yaxis('二班', a2)
            .add_yaxis('三班', a3)

            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020级各班单人挂科数量情况"),
                             xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 0}))
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    )
    line.render("2020级各班单人挂科情况折线图.html")

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 中文问题
    plt.figure()
    a=[a1[0]+a2[0]+a3[0],a1[1]+a2[1]+a3[1],a1[2]+a2[2]+a3[2],a1[3]+a2[3]+a3[3]]
    explode = [0.2, 0.0, 0.0, 0.0]
    color = ['c', 'orange', 'green', 'red']
    plt.pie(a, labels=title, explode=explode,autopct='%1.0f%%', colors=color,
            shadow=True)  # labels表示标签，explode表示各板块离开中心的距离，autopct标签饼图百分比设置，colors表示颜色，shadow表示阴影（增加立体感）
    plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1.01))  # 设置标签，bbox_to_anchor表示设置的绝对位置
    plt.title('2020级各班单人挂科数数量')  # 设置标题
    plt.tight_layout  # 调整多图被截断或遮挡等情况
    plt.show()

效果图：

最终的成绩分析报告

【金山文档】 2020级大数据成绩分析报告 kdocs.cn/l/srffzOZ2W…