【Python】python学生考勤数据分析可视化(源码+数据集)【独一无二】

简介: 【Python】python学生考勤数据分析可视化(源码+数据集)【独一无二】

一、设计思路

1.数据分析与可视化:代码旨在分析学生出勤情况以及不同学生群体的数据,并通过可视化手段将分析结果直观地呈现出来,以便于理解和决策。


2.关注重点群体:通过选择感兴趣的学生群体(如经历无家可归的学生、残障学生等),关注这些群体的出勤情况和其他指标变化,以便于针对性地改进教育政策和措施。


3.比较不同学年和地区的情况:通过对比不同学年和地区的学生总数、出勤率等指标的变化,发现趋势和规律,为教育管理者提供数据支持,指导资源的合理分配和政策的调整。


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数据集如下:

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各个字段表示的意义:


  • District code:地区代码,表示学校所在地区的唯一代码。
  • District name:地区名称,表示学校所在地区的名称。
  • Category:类别,表示学生群体的类别,如无家可归、残障等。
  • Student group:学生群体,表示具体的学生群体,如所有学生、经历无家可归的学生等。
  • Reporting period:报告期间,表示数据报告的时间段。
  • Date update:日期更新,表示数据更新的日期。


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二、功能展示

  1. 柱状图:前10个地区的学生人数排名
  • 这张柱状图展示了2021-2022学年前10个地区的学生人数排名。每根柱子代表一个地区,柱子的高度表示该地区的学生总数。

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2.饼状图:不同类别学生的分布比例

  • 这张饼状图展示了2021-2022学年不同类别学生的分布比例。每个扇形代表一个特定的学生群体,扇形的大小表示该群体学生人数在总体学生人数中的比例。


3.折线图:选定学生群体的出勤率趋势

  • 这张折线图展示了过去三个学年(2019-2020、2020-2021和2021-2022)三个选定学生群体的出勤率趋势:“所有学生”、“经历无家可归的学生”和“残疾学生”。每条线代表一个学生群体在三年间的平均出勤率。


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4. 双轴折线图:康涅狄格州学生人数和出勤率趋势

  • 这张图使用双y轴表示了康涅狄格州的两个不同指标:学生人数和出勤率。蓝色线代表了三个学年内学生人数的趋势,而红色线代表了出勤率的趋势。x轴表示学年。


  1. 散点图与趋势线:学生人数与出勤率的关系
  • 这张散点图展示了2021-2022学年学生人数与出勤率之间的关系。每个点代表一个地区,横坐标表示学生人数,纵坐标表示出勤率。红色虚线表示拟合到数据点的趋势线,表示学生人数和出勤率之间的一般趋势。


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6.饼状图:2021-2022学年不同学生群体的比例

  • 这张饼状图展示了2021-2022学年不同学生群体在总体学生人数中的比例。每个扇形代表一个特定的学生群体,扇形的大小表示该群体学生人数在总体学生人数中的比例。


7.箱线图:不同学年学生群体出勤率的分布

  • 这张箱线图展示了不同学年(2019-2020、2020-2021和2021-2022)学生群体出勤率的分布。每个箱子表示一个学年的出勤率的四分位数范围(IQR),中间的线表示中位数。箱须延伸到第一四分位数和第三四分位数之外1.5倍IQR的最小和最大值。

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  1. 雷达图:选定学生群体的表现比较
  • 这张雷达图比较了不同学生群体在三个指标上的表现:总学生人数、出勤率和与前一学年相比学生人数的百分比变化。雷达图的每条辐射线代表一个指标,连接辐射线的线形成了每个学生群体的多边形。每个多边形围成的区域表示相应学生群体在三个指标上的相对表现。

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三、代码分析

  1. 数据准备
  • 首先,通过pandas库读取了一个名为School_Attendance_by_Student_Group.csv的CSV文件,将其存储在名为data的DataFrame中。
  • 数据进行了空值处理,使用0填充了缺失值。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

data = pd.read_csv('Schxxxxxxxxxx')
print(data.columns)
data.fillna(0, inplace=True)
top_districts = data.groupby('xxxxx')['xxxxnt - xxxx'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
# 剩余代码略....
# 剩余代码略....


2.学生人数前10名地区的柱状图

  • 通过groupby函数,按地区分组,并对学生人数进行求和。
  • 选择了前10个地区,并绘制了柱状图展示学生数量排名前10的地区。
# 绘制柱状图:展示学生数量排名前10的地区
plt.figure(figsize=(12, 8))
# 部分代码略....
plt.ylabel('学生人数')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

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3.不同类别学生比例的饼状图:

  • 通过groupby函数,按学生类别分组,并对学生数量进行求和。
  • 绘制了饼状图展示不同类别学生的比例分布。


4.不同学生群体出勤率变化的折线图:

  • 选择了几个感兴趣的学生群体,分别为所有学生、经历无家可归的学生和残障学生。
  • 绘制了每个群体在过去三个学年出勤率的变化情况的折线图。


5.特定地区学生总数和出勤率的变化趋势:

  • 选择了特定地区(Connecticut)的数据。
  • 绘制了该地区学生总数和出勤率的变化趋势图,其中学生总数使用蓝色圆圈标记,出勤率使用红色星号标记。


6.学生总数与出勤率的散点图及趋势线:

  • 绘制了2021-2022学年学生总数与出勤率的散点图,同时添加了趋势线。


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7.2021-2022学年不同学生群体的比例分布的饼状图:

  • 计算了2021-2022学年不同学生群体的学生数量。
  • 绘制了饼状图展示不同学生群体的比例分布。
# 部分代码略....
student_counts = data.groupby('Student group')['2021-2022 student count - year to date'].sum()
# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(10, 8))
# 部分代码略....
plt.title('2021-2022 学年不同学生群体的比例分布')
plt.ylabel('')  # 不显示y轴标签
plt.show()


8.不同学年学生群体出勤率的箱线图:

  • 准备了不同学年学生群体出勤率的数据,并绘制了箱线图展示其分布情况。


9.学生数量变化百分比的雷达图:

  • 计算了学生数量的年度变化百分比,选择了几个感兴趣的学生群体。
  • 绘制了雷达图展示这些学生群体在不同方面的表现情况。


通过这些可视化和分析,可以更好地了解学生出勤情况以及不同学生群体之间的差异和趋势。


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