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Python处理学生成绩数据的实战指南：从基础统计到深度分析

Python处理学生成绩数据的实战指南：从基础统计到深度分析

在教务管理和教学分析工作中，处理学生成绩数据是每个教育工作者都会遇到的常规任务。传统的手工计算不仅效率低下，而且容易出错。本文将带你用Python实现成绩处理的自动化，并展示如何进行深度数据分析。一、数据准备与清洗任何数据分析项目的第一步都是数据准备。我们假设已经从教务系统导出了原始成绩CSV文件：python import pandas as pd读取原始数据rawdata = pd.readcsv('grades.csv') print(raw_data.head(3))""" 学号姓名平时成绩期中成绩期末成绩附加分 0 101 张三 85 78 82 2 1 102 李四 90 85 88 1 2 103 王五 78 92 75 0 """常见的数据清洗操作包括：python处理缺失值data = raw_data.fillna(0)去除异常值（假设满分100）data = data[(data <= 100).all(axis=1)]统一姓名格式...

2025年08月09日

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Python特征工程实战：从数据清洗到特征构建的全流程解析

Python特征工程实战：从数据清洗到特征构建的全流程解析

在机器学习项目中，特征工程的质量往往直接决定模型效果的上限。据Kaggle竞赛统计，超过80%的冠军团队将主要精力放在特征工程环节。本文将系统介绍如何用Python实现专业级的特征工程处理。一、数据清洗：构建高质量特征的基石数据清洗是特征工程的第一步，也是最容易被忽视的关键环节。我们需要处理以下常见问题：python import pandas as pd import numpy as np处理缺失值def handlemissing(df): # 连续型变量用中位数填充 numcols = df.selectdtypes(include=np.number).columns df[numcols] = df[numcols].fillna(df[numcols].median())# 类别型变量用众数填充 cat_cols = df.select_dtypes(exclude=np.number).columns df[cat_cols] = df[cat_cols].fillna(df[cat_cols].mode().iloc[0]) retur...

2025年07月12日

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悠悠楠杉

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2025-04-07

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jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
sowxkkxwwk
2024-11-20

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zpzscldkea
2024-11-20

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bruvoaaiju
2024-11-14

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