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课程成绩数据可视化分析

时间:2019-12-17 22:03:56      阅读:217      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:分析   util   折线   EDA   har   保存   能力   不同   methods   

1.1项目完成的功能与特色

(1)功能:对2016—2018课程的平时、期中、期末三个不同的分数进行数据清洗和分析,最后以合适的柱状图、折线图、饼图等方式表示出来并在网页上渲染

(2)特色:图表能够清晰得呈现不同分数得高低,一目了然得看出最高分、最低分、平均分,观察图表的人能够迅速得获取自己所想要的信息,通过图的呈现能够很快发现自己班级的分数差距,清楚得掌握班级分数得差距。

二、各模块详细描述(名称,功能,运行截图,关键源代码)

(1):对数据的清洗

              self.data=xlrd.open_workbook(filedata)

        table=self.data.sheet_by_index(0)#获取2016年的表

        nrows=table.nrows#获取总行数

        ncols=table.ncols#获得总列数

        zero=table.col_values(0)#获得第一列的值

        one=table.col_values(1)

        two=table.col_values(2)

        three=table.col_values(3)

        five=table.col_values(4)#获得第四列的值

        zero.pop(0)#去掉第一行

        one.pop(0)#去掉第二行

        two.pop(0)#去掉第三行

        three.pop(0)#去掉第四行

        five.pop(0)#去掉第五行

        for i in zero:

            if i not in self.class_list:

                self.class_list.append(i)

        list1=[]

        for e in range(0,len(zero)):

            #print(zero1[e],five1[e])

            if five[e]!=‘缺考\xa0‘:

                list1.append(zero[e])

                list1.append(one[e])

                list1.append(two[e])

                list1.append(three[e])

                list1.append(five[e])

            self.data2016_list1.append(list1)  #  存2016年表格得全部数据[[班级,性别,平时,期中,总评]],列表套列表

            list1=[]    

        table=self.data.sheet_by_index(1)#获得2017年

        nrows=table.nrows#获取总行数

        ncols=table.ncols#获得总列数

        zero1=table.col_values(0)#获得第一列的值

        one1=table.col_values(1)

        two1=table.col_values(2)

        three1=table.col_values(3)

        five1=table.col_values(4)#获得第四列的值

        zero1.pop(0)#去掉第一行

        one1.pop(0)#去掉第二行

        two1.pop(0)#去掉第三行

        three1.pop(0)#去掉第四行

        five1.pop(0)#去掉第五行

        for i in zero1:

            if i not in self.class_list1:

                self.class_list1.append(i)

        for e in range(0,len(zero1)):

            if five1[e]!=‘缺考\xa0‘:

                list1.append(zero1[e])

                list1.append(one1[e])

                list1.append(two1[e])

                list1.append(three1[e])

                list1.append(five1[e])

            self.data2017_list1.append(list1)

            list1=[]

        table=self.data.sheet_by_index(2)#获取2018年的表

        nrows=table.nrows#获取总行数

        ncols=table.ncols#获得总列数

        zero2=table.col_values(0)#获得第一列的值

        one2=table.col_values(1)

        two2=table.col_values(2)

        three2=table.col_values(3)

        five2=table.col_values(4)#获得第四列的值

        zero2.pop(0)#去掉第一行

        one2.pop(0)#去掉第二行

        two2.pop(0)#去掉第三行

        three2.pop(0)#去掉第四行

        five2.pop(0)#去掉第五行

        for i in zero2:

            if i not in self.class_list2:

                self.class_list2.append(i)

        for e in range(len(zero2)):

            if five2[e]!=‘缺考\xa0‘:

                list1.append(zero2[e])

                list1.append(one2[e])

                list1.append(two2[e])

                list1.append(three2[e])

                list1.append(five2[e])

            self.data2018_list1.append(list1)

            list1=[]

       (2):2016年各班级平均分,柱状图

                      list1=[]

               score_list=[]

               for i in range(len(self.class_list)):

                   sum1=0

                   count=0

                   score=[]

            for j in range(len(self.data2016_list1)):

                if self.class_list[i] in self.data2016_list1[j]:

                    sum1=sum1+int(self.data2016_list1[j][4])

                    count=count+1

            if count>0:

                avg=int(sum1/count)

            score.append(self.class_list[i])

            score.append(avg)

            score_list.append(score)

         avg_list=[]

        for i in range(len(score_list)):

            avg_list.append(score_list[i][1])

       

        bar=Bar("标题:2016年各班级平均分","副标题:柱状图")

        bar.add("图注:分数(分)",self.class_list,avg_list)

        bar.render(‘2016年各班级平均分.html‘)

 技术图片

(3):2017年各班级平均分柱状图

       list1=[]

        score_list2=[]

        for i in range(len(self.class_list2)):

            sum1=0

            count=0

            score2=[]

            for j in range(len(self.data2018_list1)):

                if self.class_list2[i] in self.data2018_list1[j]:

                    sum1=sum1+int(self.data2018_list1[j][4])

                    count=count+1

            if count>0:

                avg=float(sum1/count)

            score2.append(self.class_list2[i])

            score2.append(avg)

            score_list2.append(score2)

        avg_list2=[]#存放算出来的平均数

        for i in range(len(score_list2)):

            avg_list2.append(score_list2[i][1])

        bar=Bar("标题:2018年各班级平均分","副标题:柱状图")

        bar.add("图注:分数(分)",self.class_list2,avg_list2)

        bar.render(‘2018年各班级平均分柱状图.html‘)

 技术图片

       (4):不同总体平均分情况柱状图

                self.sheet_list =self.data.sheet_names()#获得表名字,2016级,2017,2018三个

        #print(sheet_list)

        list2=[]

        sum1=0

        count=0

        for e in self.data2016_list1:

            if e:

                sum1+=int(e[4])

                count+=1

        list2.append(int(sum1/count))

        sum1=0

        count=0

        for e in self.data2017_list1:

            if e:

                sum1+=int(e[4])

                count+=1

        list2.append(int(sum1/count))

        sum1=0

        count=0

        for e in self.data2018_list1:

            if e:

                sum1+=int(e[4])

                count+=1

        list2.append(int(sum1/count))

        bar=Bar("标题:不同年份总体平均分情况","副标题:柱状图")

        bar.add("图注:分数(分)",self.sheet_list,list2)

        bar.render(‘不同总体平均分情况.html‘)

 技术图片

       (5):2016-2018男女生平时分平均成绩折线图

              line=Line(‘2016-2018男女生平时分平均成绩‘,‘折线图‘)

              line.add("女生平时分平均分数(分)",self.sheet_list,avglist1,is_label_show=True)

              line.add("男生平时分平均分数(分)",self.sheet_list,avglist4,is_label_show=True)

              line.render(‘2016-2018男女生平时分平均成绩折线图.html‘)

技术图片

 

(6):2016年平时、期中、期末饼状图

        pie = Pie("饼状图", "2016年平时、期中、期末饼状图",title_pos=‘center‘,width=900)

        #上方的colums选项取消显示,显示label标签

        pie.add("2016年各个项目,courselist,avglist11 ,is_legend_show=False,is_label_show=True)

        #保存图表

        pie.render(‘2016年各项平均分饼状图.html‘)

技术图片

 

 

(7):2016年男女生总评堆积柱状图

       bar = Bar("2016年男女生总评堆积柱状图")

      bar.add("男生", self.sheet_list, avglist3, is_stack=True)

      bar.add(‘女生‘, self.sheet_list, avglist6, is_stack=True)

      bar.render(‘2016年男女生总评堆积柱状图.html‘)

 技术图片

(8):2016—2018年女生平时、期中、总评成绩柱状图、显示最大值和最小值、平均分数线

       data1 = [12,13,14,25,67]

      data2 = [34,56,78,45,67]

      labels = [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘]

      bar=Bar("标题:2016年女生各项平均成绩","副标题:标记和点柱状图")

      bar.add(‘平时‘, self.sheet_list, avglist1, mark_point=[‘average‘])

      bar.add(‘期中‘, self.sheet_list, avglist2, mark_point=[‘max‘], mark_line=[‘min‘, ‘max‘])

      bar.add(‘总评‘, self.sheet_list, avglist3)

      bar.render(‘2016年女生成绩标记和点柱状图.html‘)

技术图片

(9):2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图

        pie2 = Pie("2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图", title_pos=‘center‘, width=900)

        pie2.add("2016男生", courselist, avglist41,is_random=True, radius=[25, 60], rosetype=‘area‘, is_legend_show=False, is_label_show=True)

        pie2.show_config()

        pie2.render(‘2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图.html‘)

技术图片

(10):2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图

        pie_1 = Pie("2016年男生各项平均成绩")

        pie_1.add("男生", courselist, avglist41,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype=‘radius‘)

        pie_2 = Pie("2017年男生各项平均成绩")

        pie_2.add("男生", courselist,avglist51,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype=‘radius‘)

        pie_3 = Pie("2018年男生各项平均成绩")

        pie_3.add("男生", courselist,avglist61,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype=‘radius‘)

        timeline = Timeline(is_auto_play=True, timeline_bottom=0)

        timeline.add(pie_1, ‘2016 年‘)

        timeline.add(pie_2, ‘2017 年‘)

        timeline.add(pie_3, ‘2018 年‘)

        timeline.render(‘2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图.html‘)

技术图片

(11):网页渲染:

from flask import Flask, jsonify, render_template, request, url_for
from werkzeug.utils import redirect

app = Flask(__name__)


@app.route("/index")
def index():
    return render_template("index.html")

@app.route("/gra", methods=[‘GET‘, ‘POST‘])
def getValues():
    text = request.form.get(课程成绩)
    if text == 课程成绩1‘:
        return render_template("2016年各班级平均分.html")
    elif text==课程成绩2‘:
        return render_template("2017年各班级平均分柱状图.html")
    elif text=="课程成绩3":
        return render_template("2018年各班级平均分柱状图.html")
    elif text=="课程成绩4":
        return render_template("不同总体平均分情况.html")
    elif text=="课程成绩5":
        return render_template("2016-2018男女生平时分平均成绩折线图.html")
    elif text=="课程成绩6":
        return render_template("2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图.html")
    elif text=="课程成绩7":
        return render_template("2016年各项平均分饼状图.html")
    elif text=="课程成绩8":
        return render_template("2016年女生成绩标记和点柱状图.html")
    elif text=="课程成绩9":
        return render_template("2016年男女生总评堆积柱状图.html")
    elif text=="课程成绩10":
        return render_template("2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图.html")
    else:
        return "不存在"

if __name__ == ‘__main__‘:
    app.run(host=‘127.9.9.7‘, port=8888, debug=True)

 

 

三、运用到的知识

   (1)运用flask框架、python语言、html5语言。

   (2)Numpy:增强了Python的科学计算和数据处理能力。

   (3)Matplotlab:专业画图工具

   (4)Pandas:为数据的读取、数据清洗、数据快速分析提供强大的便捷。

  (5)pyecharts:可将图表生成html文件,直接用于交互式的页面可视化,也可以生成Jupyter Notebook格式。将数据清晰得展示出来。

课程成绩数据可视化分析

标签:分析   util   折线   EDA   har   保存   能力   不同   methods   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zjl12/p/12057052.html

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