基于python的青年大學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

陳芷萱 申艷玲 程小黎

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時代的日益發(fā)展，python語言的使用率呈線性增長，其中在數(shù)據(jù)分析與處理上更是應(yīng)用廣泛。本文利用matplotlib庫、pandas庫等第三方庫對本校青年大學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)進行可視化分析，并利用WordCloud庫對大家學(xué)習(xí)的感受以詞圖云的方式展示，為分析青年大學(xué)習(xí)給大學(xué)生帶來的影響提供依據(jù)，并對學(xué)院學(xué)習(xí)的情況做一個真實的反饋，方便各個班級及時調(diào)整學(xué)習(xí)方式，引起對青年大學(xué)習(xí)的關(guān)注。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析;可視化;DataFrame;WordCloud

引言

青年大學(xué)習(xí)是共青團中央為把組織引導(dǎo)廣大青年深入學(xué)習(xí)宣傳貫徹習(xí)近平新時代中國特色社會主義思想和黨的十九大精神持續(xù)引向深入而組織的青年學(xué)習(xí)行動。目的是為了引導(dǎo)廣大青年“不忘初心、牢記使命”，堅定不移聽黨話、跟黨走。但是如何才能知道學(xué)生對于大學(xué)習(xí)之后的感想以及學(xué)習(xí)率的波動狀態(tài)，是很多大學(xué)習(xí)負責(zé)人想解決的問題。本文利用python語言以及多個庫的使用，對本院青年大學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行多維度的分析，并通過可視化圖形進行清晰地展示，為班級負責(zé)人及領(lǐng)導(dǎo)提供學(xué)習(xí)情況反饋，以引起大學(xué)生對于青年大學(xué)習(xí)的廣泛關(guān)注。

2.基于python的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理

2.1 pandas庫中DataFrame的運用

數(shù)據(jù)導(dǎo)入需要在Anaconda Prompt 中安裝pandas庫，pandas庫為python語言提供了高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具表， DataFrame對象是Pandas庫中最主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，安裝好Pandas庫后利用DataFrame對象導(dǎo)入數(shù)據(jù)（2021年2019級管理學(xué)院青年大學(xué)習(xí)情況表.xlsx），關(guān)鍵代碼如下：

import pandas as pd #引入pandas庫

import matplotlib.pyplot as plt ?#引入matplotlib庫，后續(xù)做圖像處理

import matplotlib

df=pd.read_excel（r'D：＼2021年2019級管理學(xué)院青年大學(xué)習(xí)情況表.xlsx'） #利用DataFrame導(dǎo)入數(shù)據(jù)

2.2 數(shù)據(jù)清洗與處理

導(dǎo)入的數(shù)據(jù)可能原始數(shù)據(jù)會出現(xiàn)一些問題，為了方便制圖和分析可以對數(shù)據(jù)進行清洗和處理。利用DataFrame對象對平均學(xué)習(xí)率進行排名。關(guān)鍵代碼如下：

group=df.groupby（'專業(yè)'） #以‘專業(yè)分組

avg=group.mean（） #求平均值

df1=avg['平均學(xué)習(xí)率'].round（2） #保留兩位小數(shù)

df1=avg.sort_values（by=['平均學(xué)習(xí)率']） #以‘平均學(xué)習(xí)率排序

df1['排名']=list（range（1，13）） #增加‘排名列

3.青年大學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)情況可視化分析

3.1 用折線圖呈現(xiàn)學(xué)習(xí)情況

Matplotlib庫是Python的第三方庫，有著非常多的可視化繪圖類，內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，這里利用matplotlib中非常便捷的繪圖子模塊pyplot來進行圖形繪制和分析。然后觀察取平均學(xué)習(xí)率前6名繪制折線圖，折線圖可以清晰地反映2021年第一學(xué)期該學(xué)院的學(xué)習(xí)波動情況，是否平穩(wěn)可以間接的反映各個專業(yè)的認真程度。

關(guān)鍵代碼如下：

matplotlib.rcParams['font.family']='Kaiti' #為了在繪制圖表中支持中文顯示，設(shè)置字體為黑體

avg.loc['2019級研究生'].plot（kind='line'，color='green'，title='各專業(yè)學(xué)習(xí)情況'，marker='*'） #篩選‘2019級研究生行，設(shè)為線性，綠色，標(biāo)題為‘各專業(yè)學(xué)習(xí)情況，數(shù)據(jù)標(biāo)記為‘*

…

plt.ylim（0，1） #設(shè)置y軸區(qū)間

plt.xlim（0，9） #設(shè)置x軸區(qū)間

plt.legend（["2019級研究生"，"2019級會計學(xué)（ACCA）"，"2019級市場營銷"，"2019級會計學(xué)"，"2019級物流管理"，""，"2019級物流工程"]）#添加圖例

3.2 用詞云圖分析大學(xué)生對青年大學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)狀態(tài)

青年大學(xué)習(xí)對于大學(xué)生的影響情況以及學(xué)習(xí)的真實反饋對每個院校甚至共青團中央都有價值，在這里運用Python語言中WordCloud庫呈現(xiàn)青年大學(xué)習(xí)評論中頻率較高的“關(guān)鍵詞”。這里用WordCloud文本生成的方法，主要步驟：下載和安裝WordCloud庫的安裝包，準(zhǔn)備評論文本以及想生成詞云的形狀（喜歡的圖片），引入WordCloud庫，定義一個新的函數(shù)，最后設(shè)置變量就可以呈現(xiàn)詞云。

從圖形上看， “太棒了”、“自強”等詞匯非常顯眼，說明大部分人從青年大學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)新思想有非常正面的引導(dǎo)，青年大學(xué)習(xí)是可以提高政治覺悟和理論修養(yǎng)的。詞云圖的關(guān)鍵代碼如下：

def get_cloud（word_counts，i）： #定義函數(shù)

img = Image.open（r'./tree3.jfif'）

img_array = np.array（img） ?#將圖片變?yōu)閿?shù)組

wc = WordCloud（

background_color = 'white'， # 背景顏色

mask = img_array， ?#遮罩圖片

font_path = 'msyh.ttc' ?#字體樣式

）

wc.generate_from_frequencies（word_counts） ?#生成詞云圖

fig = plt.figure（1）

plt.imshow（wc） ?# 顯示詞云

plt.subplots_adjust（top=0.99， bottom=0.01， right=0.99， left=0.01， hspace=0， wspace=0） #調(diào)整邊框

plt.savefig（r'./movie{0}.jpg'.format（i），dpi = 500） ? ?#保存圖片

words = []

with open（'./word.txt'，'r'，encoding='utf-8'） ?as f：

…

總結(jié)

本文利用Python語言以及第三方庫對院校青年大學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)情況進行分析，對數(shù)據(jù)進行清洗和整理，使用圖表和詞云圖等對數(shù)據(jù)進行可視化呈現(xiàn)，于此為青年大學(xué)習(xí)負責(zé)人以及大學(xué)生提供更加直觀的信息，學(xué)習(xí)反饋有助于解讀大學(xué)生真實的思想狀況。這樣的數(shù)據(jù)分析可用于多數(shù)具有數(shù)據(jù)表格和評價體系的事物上，多維度解讀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)律和特征。下一步，可以對每一種分析建立相應(yīng)的程序，使之更加便捷的處理數(shù)據(jù)，為各種需要通過數(shù)據(jù)分析的平臺提供更大的幫助。

參考文獻

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作者簡介：1陳芷萱（出生年份—2001），女，藏族，四川平武，學(xué)生，本科，西華大學(xué)，工業(yè)工程專業(yè)，研究方向：大數(shù)據(jù)分析

2申艷玲（出生年份—2000年），單位：西華大學(xué)，人力資源專業(yè)

3程小黎 （出生年份—2000） ?西華大學(xué) 工業(yè)工程專業(yè)