利用Pandas和Matplotlib将某校高中生体侧数据处理后可视化展现

最新推荐文章于 2024-05-09 19:59:07 发布

lxccc9

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分类专栏：笔记 python 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lxccc9/article/details/118578098

本文介绍了如何使用Pandas加载和处理高中体测数据，包括读取Excel文件的不同工作表，处理多层列索引，转换数据类型。针对不同项目的评分标准，进行了数据转换，如将时间格式转为float类型。接着，运用map、apply、transform方法进行分数转换，并重新排列列索引。最后，通过Matplotlib进行可视化，包括饼图展示男1000米跑和男引体的得分分布，直方图呈现女800米跑和女跳远的分数段人数，以及嵌套饼图对比男女生体重指数的分类比例。

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1、数据加载， pd.read_excel('./18级高一体测成绩汇总.xls')默认加载第一个工作表

# 引入模块
import numpy as np
import pandas as pd
ma= pd.read_excel('./18级高一体测成绩汇总.xls')

2、数据加载， pd.read_excel('./18级高一体测成绩汇总.xls',sheet_name = 1)指定加载第二个工作表

fe = pd.read_excel('./18级高一体测成绩汇总.xls',sheet_name=1)

3、评分标准加载，pd.read_excel('./体侧成绩评分表.xls',header = [0,1])，header=[0,1]表示多层列索引

stand = pd.read_excel('./体侧成绩评分表.xls',header=[0,1])

4、数据类型转换

男1000米跑，数据类型是str，并且是4’26这种形式，需要变成float类型的值

ma['男1000米跑'] = ma['男1000米跑'].str.replace("'",".")
ma['男1000米跑'] = ma['男1000米跑'].astype(float)

评分标准中男1000米跑和女800米跑的成绩都是4‘10’‘这种形式，需要转化为float类型值

stand = stand.replace("'",".",regex=True)
stand = stand.replace('"',"",regex=True)

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