Python成績分段統計

成績分段統計是針對一組成績數據進行分組計數，以便更好地了解數據的分布情況。Python語言作為一門高效簡潔的編程語言，在數據處理領域有着廣泛應用，實現成績分段統計在Python中也是一件非常容易的事情。

一、數據處理

在進行成績分段統計前，首先需要導入數據，並進行必要的數據處理。這裡我們可以使用pandas庫進行數據讀取和處理。例如，我們有如下的考生成績數據：

|   姓名 | 性別   | 年齡 | 語文 | 數學 | 英語 |
|-------|--------|------|------|------|------|
| 張三  | 男     |   18 |   80 |   90 |   85 |
| 李四  | 女     |   19 |   87 |   78 |   90 |
| 王五  | 男     |   20 |   70 |   80 |   75 |
| 趙六  | 女     |   21 |   75 |   88 |   92 |

我們可以使用以下代碼導入這個數據表：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("scores.csv")
print(df.head())  # 查看前五行數據

接下來，我們需要計算每個考生的總分，並添加一列“總分”到數據表裡面：

df['總分'] = df['語文'] + df['數學'] + df['英語']
print(df.head())  # 查看前五行數據

二、分組計數

數據處理完成後，我們可以對成績進行分組計數。在Python中，可以使用pandas庫的cut()函數實現成績分段。例如，我們把總分劃分成5個分段：

bins = [0, 200, 300, 400, 500, float("inf")]
group_names = ['0-200', '200-300', '300-400', '400-500', '500+']
df['總分分段'] = pd.cut(df['總分'], bins=bins, labels=group_names)
print(df.head())  # 查看前五行數據

使用cut()函數將總分分成5個分段，並添加“總分分段”這一列到數據表中。通過打印數據表，我們可以看到數據已經被分組為0-200、200-300、300-400、400-500以及500+，並且每一組中的人數也被統計出來了。

三、數據可視化

成績分段數據整理完成後，我們可以將其進行可視化。在Python中，可以使用matplotlib庫進行數據可視化，例如，我們可以使用條形圖(bar chart)來展示每個分段中有多少人。以下是實現代碼：

import matplotlib.pyplot as plt

count = df.groupby('總分分段').count()['姓名']
plt.bar(x=group_names, height=count)
plt.title('成績分段統計')
plt.xlabel('總分分段')
plt.ylabel('人數')
plt.show()

運行上述代碼後，會得到一個條形圖，展示了每個成績分段中有多少人，如下圖所示：

四、總結

本文從數據處理、分組計數、數據可視化三個方面詳細闡述了Python中成績分段統計的實現方法。使用pandas庫對數據進行處理，使用cut()函數進行分組計數，使用matplotlib庫進行數據可視化。這些都是Python語言強大的數據處理和可視化能力的體現。