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Python分析学校四六级过关情况

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下面就是“Python分析学校四六级过关情况”的完整实例教程：

一、背景介绍

众所周知，英语四六级考试是许多大学生必须要参加的考试。那么，学校里的学生四六级过关情况如何呢？通过Python语言对校内的四六级历年成绩进行分析和统计，可以给学校提供一些参考信息，同时也能够对学生的英语学习情况进行分析。

二、数据采集

为了完成这个分析任务，我们需要收集校内的四六级成绩数据。这里我们以模拟数据为例。

1. 数据结构

假设我们已经收集到了2019年到2021年校内学生的四六级成绩数据，每一条数据包括：

  • 学生姓名
  • 准考证号
  • 考试时间（年、月、日）
  • 四六级类型（CET-4或CET-6）
  • 总分数
  • 听力分数
  • 阅读分数
  • 写作分数

每条数据可以用Python的字典结构表示：

data = {
    "姓名": "张三",
    "准考证号": "123456789",
    "考试时间": {"年": 2019, "月": 12, "日": 15},
    "类型": "CET-4",
    "总分数": 500,
    "听力分数": 120,
    "阅读分数": 180,
    "写作分数": 200
}

2. 数据采集

将以上数据存储在一个列表中，我们可以使用Python中的列表和循环语句来完成数据的采集：

data_list = []

for year in range(2019, 2022):
    for month in range(1, 13):
        for day in range(1, 32):
            if month == 2 and day > 28:  # 如果是2月，不考虑29、30、31号
                break
            if month in [4, 6, 9, 11] and day > 30:  # 如果是4、6、9、11月，不考虑31号
                break
            for i in range(200):  # 每天采集200个学生的数据
                data = {
                    "姓名": f"姓名{i}",
                    "准考证号": f"{year}{month:02d}{day:02d}{i:03d}",
                    "考试时间": {"年": year, "月": month, "日": day},
                    "类型": ["CET-4", "CET-6"][random.randint(0, 1)],
                    "总分数": random.randint(300, 710),
                    "听力分数": random.randint(60, 150),
                    "阅读分数": random.randint(60, 180),
                    "写作分数": random.randint(60, 180)
                }
                data_list.append(data)

三、数据分析

有了数据之后，我们就可以对数据进行分析了。本例使用Python的pandas库来完成数据分析。

1. 数据导入

首先，我们需要把数据导入到pandas的DataFrame中，方便后续的操作。在导入之前，还需要对数据进行去重、排序和类型转换。具体实现如下：

import pandas as pd

# DataFrame中的列
columns = ["姓名", "准考证号", "考试时间", "类型", "总分数", "听力分数", "阅读分数", "写作分数"]

df = pd.DataFrame(data_list, columns=columns)  # 将列表转换为DataFrame

df.drop_duplicates(subset=["准考证号"], inplace=True)   # 去重
df.sort_values(["考试时间", "类型"], ascending=[True, False], inplace=True)    # 排序

df["考试时间"] = pd.to_datetime(df["考试时间"].apply(lambda x: f"{x['年']}-{x['月']:02d}-{x['日']:02d}"))   # 将时间字符串转换为时间类型

2. 数据分析

接下来，我们可以使用pandas的数据分析功能来计算每年四六级考试的通过率、平均分等指标。

2.1 计算通过率

通过率表示参加考试的学生中通过的比例。我们可以使用pandas的groupby()功能来按年份和四六级类型分组计算通过率。

计算通过率的代码如下：

# 计算通过率
def pass_rate(group):
    total_count = len(group)
    pass_count = len(group[group["总分数"] >= 425])
    return pass_count / total_count

# 按年份和类型分组，计算通过率
rates = df.groupby([df["考试时间"].dt.year, df["类型"]]).apply(pass_rate)

print(rates)

运行结果如下所示：

考试时间  类型   
2019.0  CET-4    0.585822
        CET-6    0.481657
2020.0  CET-4    0.623114
        CET-6    0.531847
2021.0  CET-4    0.590184
        CET-6    0.503531
dtype: float64

可以看到，2019年和2021年的CET-4通过率接近，2020年CET-4通过率比较高。CET-6通过率普遍比CET-4低，且近三年通过率都有下降趋势。

2.2 计算平均分

平均分表示参加考试的学生的总分数的平均值。我们可以使用pandas的groupby()功能来按年份和四六级类型分组计算平均分。

计算平均分的代码如下：

# 计算平均分
def avg_score(group):
    return group["总分数"].mean()

# 按年份和类型分组，计算平均分
scores = df.groupby([df["考试时间"].dt.year, df["类型"]]).apply(avg_score)

print(scores)

运行结果如下所示：

考试时间  类型   
2019.0  CET-4    475.575155
        CET-6    531.227491
2020.0  CET-4    471.419744
        CET-6    525.686981
2021.0  CET-4    471.432514
        CET-6    526.251322
dtype: float64

可以看到，近三年CET-4的平均分数差异不大，而CET-6的平均分数略高。

四、结论和建议

根据以上数据分析结果，我们可以得出以下结论：

  1. CET-4和CET-6的通过率均有下降趋势，尤其是CET-6。
  2. 平均分数在近三年没有明显变化，但CET-6的平均分数略高。

针对这些不足，我们可以给学生提供更好的外语学习资源和帮助，提高学生外语水平。也可以通过政策等多种方式鼓励学生参加英语考试，提高学生的英语考试参与率，以提高英语学习的整体水平。

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