基于学生信息表的进阶数据分析与可视化：打造你的专属数据洞察博客

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引言

在数字化时代，数据无处不在。对于学生群体而言，学生信息表蕴含着丰富的潜在信息，通过数据分析和可视化，我们可以更好地了解学生群体的构成、地域分布、学业表现以及社交关系等。本文将以你提出的微信好友分析案例为灵感，将数据分析的焦点转向学生信息表。

准备工作：安装必要的库

在开始之前，请确保你的Python环境中安装了以下库。如果你还没有安装，可以使用 pip 进行安装：

pip install pandas pyecharts jieba snownlp wordcloud Pillow

1. 学生名单男女比例可视化

首先，我们有一个包含学生信息的 CSV 文件。

1.1 加载数据并统计性别

  
import pandas as pd  
from pyecharts import options as opts  
from pyecharts.charts import Bar, Pie  
  
# 加载学生信息表  
df = pd.read_csv('students.csv')  
  
# 统计男女生人数  
gender_counts = df['性别'].value_counts()  
male_count = gender_counts.get('男', 0)  
female_count = gender_counts.get('女', 0)  

1.2 绘制男女比例柱状图

  
bar_gender = (  
Bar()  
.add_xaxis(['男', '女'])  
.add_yaxis('人数', [male_count, female_count])  
.set_global_opts(  
title_opts=opts.TitleOpts(title='学生性别比例柱状图'),  
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='人数'),  
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='性别'),  
)  
)  
bar_gender.render('学生性别比例柱状图.html')  

1.3 绘制男女比例饼图

  
pie_gender = (  
Pie()  
.add('性别比例', [list(z) for z in zip(['男', '女'], [male_count, female_count])])  
.set_colors(['#c23531', '#2f4554'])  
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='学生性别比例饼图'))  
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}: {c} ({d}%)'))  
)  
pie_gender.render('学生性别比例饼图.html')  

2. 学生省份城市数据可视化

通过学生信息表中的"省份"和"城市"两列.

2.1 统计学生省份分布

  
province_counts = df['省份'].value_counts()  

2.2 绘制学生省份分布柱状图

  
bar_province = (  
Bar()  
.add_xaxis(province_counts.index.tolist())  
.add_yaxis('人数', province_counts.values.tolist())  
.set_global_opts(  
title_opts=opts.TitleOpts(title='学生省份分布柱状图'),  
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='人数'),  
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省份'),  
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), # 添加数据缩放功能  
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(province_counts.values())), # 添加视觉映射  
)  
)  
bar_province.render('学生省份分布柱状图.html')  

2.3 统计学生城市分布（按省份聚合）

  
city_counts = df.groupby('省份')['城市'].value_counts().unstack(fill_value=0)  

2.4 绘制学生城市分布柱状图（每个省份的城市）

以一个省份为例，展示如何绘制该省份的城市分布。

  
province_example = province_counts.index.tolist()[0] # 选择第一个省份作为示例  
city_counts_example = city_counts.loc[[province_example]].stack().sort_values(ascending=False)  
  
bar_city = (  
Bar()  
.add_xaxis(city_counts_example.index.tolist())  
.add_yaxis(province_example, city_counts_example.values.tolist())  
.set_global_opts(  
title_opts=opts.TitleOpts(title=f'{province_example} 学生城市分布柱状图'),  
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='人数'),  
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='城市'),  
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),  
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(city_counts_example.values())),  
)  
)  
bar_city.render(f'{province_example} 学生城市分布柱状图.html')  

2.5 学生省份分布地图

  
from pyecharts.charts import Map  
  
province_data = [[province, count] for province, count in province_counts.items()]  
  
map_province = (  
Map()  
.add('学生来源', province_data, 'china')  
.set_global_opts(  
title_opts=opts.TitleOpts(title='学生省份分布地图'),  
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(province_counts.values())),  
)  
)  
map_province.render('学生省份分布地图.html')  

2.6 学生城市分布地理图

要绘制城市地图，你需要更精确的城市坐标信息。pyecharts 自带一些城市的坐标，但可能不全。可以使用第三方库或API获取更详细的坐标信息。这里我们使用 Geo 进行简单的城市分布展示。

  
from pyecharts.charts import Geo  
from pyecharts.globals import ChartType  
  
city_student_counts = df['城市'].value_counts().head(10) # 取前10个城市作为示例  
city_data = [[city, count] for city, count in city_student_counts.items()]  
  
geo_city = (  
Geo()  
.add_schema(maptype='china')  
.add('学生来源', city_data, type_=ChartType.HEATMAP) # 使用热力图展示  
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  
.set_global_opts(  
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(city_student_counts.values())),  
title_opts=opts.TitleOpts(title='学生城市分布地理图'),  
)  
)  
geo_city.render('学生城市分布地理图.html')  

3. 学生学期排名折线对比图

假设你的学生信息表包含"姓名"、"学期"和"排名"三列。

3.1 筛选目标学生及其前后同学的数据

确定要对比的中心学生，然后筛选出该学生以及其学号前后两位同学的数据。这里我们假设学生信息表按照学号排序。

  
# 假设学生信息表已经按学号排序  
target_student_name = '目标学生姓名'  
target_student_index = df.index[(df['姓名'] == target_student_name)].tolist()[0]  
  
# 获取前后两位同学的索引（需要处理边界情况）  
student_indices = [target_student_index - 1, target_student_index, target_student_index + 1]  
relevant_students_df = df.iloc[[i for i in student_indices if 0 <= i < len(df)]]  
  
# 按学期和姓名排序  
relevant_students_df = relevant_students_df.sort_values(by=['学期', '姓名'])  
  
# 获取每个学生的排名数据  
student_ranks = {}  
for name in relevant_students_df['姓名'].unique():  
student_data = relevant_students_df[(relevant_students_df['姓名'] == name)].sort_values(by='学期')  
student_ranks.setdefault(name, {'学期': student_data['学期'].tolist(), '排名': student_data['排名'].tolist()})  

3.2 绘制排名折线对比图

  
from pyecharts.charts import Line  
  
line_rank = (  
Line()  
.set_global_opts(  
title_opts=opts.TitleOpts(title='学生学期排名对比折线图'),  
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='学期'),  
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='排名'),  
)  
)  
  
for name, data in student_ranks.items():  
line_rank.add_yaxis(name, data['排名'], xaxis_data=data['学期'])  
  
line_rank.render('学生学期排名对比折线图.html')  

4. 学生生日散点图

通过学生信息表中"出生日期"列。

4.1 提取月份和日期

  
df['出生日期'] = pd.to_datetime(df['出生日期'])  
df['出生月份'] = df['出生日期'].dt.month  
df['出生日'] = df['出生日期'].dt.day  

4.2 绘制生日散点图

  
from pyecharts.charts import Scatter  
  
scatter_birthday = (  
Scatter()  
.add_xaxis(df['出生月份'].tolist())  
.add_yaxis('出生日', df['出生日'].tolist())  
.set_global_opts(  
title_opts=opts.TitleOpts(title='学生生日散点图'),  
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='月份', min_=1, max_=12, split_number=12),  
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期', min_=1, max_=31),  
)  
)  
scatter_birthday.render('学生生日散点图.html')  

5. 宿舍关系图

绘制宿舍关系图，我们可以通过学生信息表中的"姓名"和"宿舍号"等信息。关系图使用 pyecharts.charts.Graph 来实现，构建节点和边的数据。

5.1 构建节点和边的数据

  
from pyecharts.charts import Graph  
   
dorm_relations = df.groupby('宿舍号')['姓名'].apply(list).to_dict()  
  
nodes = []  
links = []  
  
for dorm, names in dorm_relations.items():  
for name in names:  
nodes.append({'name': name, 'symbolSize': 20}) # symbolSize 控制节点大小  
# 创建宿舍成员之间的连接 
for other_name in names:  
if name != other_name:  
links.append({'source': name, 'target': other_name})  
  
# 去重边，避免重复连接  
unique_links = []  
seen_links = set()  
for link in links:  
sorted_link = tuple(sorted((link['source'], link['target'])))  
if sorted_link not in seen_links:  
unique_links.append(link)  
seen_links.add(sorted_link)  

5.2 绘制宿舍关系图

  
graph_dorm = (  
Graph()  
.add('', nodes, unique_links, repulsion=50) # repulsion 控制节点之间的斥力  
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='宿舍关系图'))  
)  
graph_dorm.render('宿舍关系图.html')  

6. 微信好友签名分析

6.1 数据清洗和分词

  
import jieba  
from collections import Counter  
  
def clean_text(text):  
if isinstance(text, str):  
return text.strip()  
return ''  
  
df['特长/爱好_cleaned'] = df['特长/爱好'].apply(clean_text)  
all_text = ' '.join(df['特长/爱好_cleaned'].tolist())  
seg_list = jieba.cut(all_text)  
word_counts = Counter(seg_list)  
  
stopwords = set(['的', '了', '是', '我', '一个', '喜欢', '爱好', '特长', '等等', '一些', '，', '。', '、'])  
filtered_word_counts = {word: count for word, count in word_counts.items() if word not in stopwords and len(word) > 1}  

6.2 绘制词云

  
from wordcloud import WordCloud  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
wc = WordCloud(  
font_path='simhei.ttf', # 设置字体文件路径，支持中文  
background_color='white',  
max_words=200,  
width=800,  
height=400,  
).generate_from_frequencies(filtered_word_counts)  
  
plt.figure(figsize=(10, 5))  
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')  
plt.axis('off')  
plt.title('学生特长/爱好词云')  
plt.savefig('学生特长爱好词云.png')  
plt.show()  

6.3 情感判断（简单示例，需要更多语料进行训练以提高准确性）

使用 snownlp 库进行简单的情感分析。

  
from snownlp import SnowNLP  
  
sentiment_scores = df['特长/爱好_cleaned'].apply(lambda text: SnowNLP(text).sentiments)  
  
# 将情感得分映射到积极、中性和消极  
def map_sentiment(score):  
if score > 0.6:  
return '积极'  
elif score < 0.4:  
return '消极'  
else:  
return '中性'  
  
df['情感倾向'] = sentiment_scores.apply(map_sentiment)  
sentiment_counts = df['情感倾向'].value_counts()  

6.4 绘制情感极性对比柱状图

  
bar_sentiment = (  
Bar()  
.add_xaxis(sentiment_counts.index.tolist())  
.add_yaxis('人数', sentiment_counts.values.tolist())  
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='学生特长/爱好情感极性分布'))  
)  
bar_sentiment.render('学生特长爱好情感极性分布.html')  

6.5 绘制情感强度折线图（需要时间序列数据，这里仅作概念展示）

  
# 假设你的 DataFrame 中有 '记录日期' 和 '情感得分' 列  
# sentiment_over_time = df.groupby('记录日期')['情感得分'].mean()  
  
# line_sentiment_strength = (  
# Line()  
# .add_xaxis(sentiment_over_time.index.tolist())  
# .add_yaxis('情感强度', sentiment_over_time.values.tolist())  
# .set_global_opts(  
# title_opts=opts.TitleOpts(title='学生特长/爱好情感强度随时间变化'),  
# xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期'),  
# yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='平均情感强度'),  
# )  
# )  
# line_sentiment_strength.render('学生特长爱好情感强度变化.html')  

总结

通过以上步骤，我们进行了学生信息表的常见数据处理，并使用 pyecharts 和其他库进行了多维度的数据可视化。你可以根据自己的学生信息表结构和分析需求进行调整和扩展。

进一步探索：

好的！以下是一个利用Qwen2.5 Max工具完成的数据分析与可视化示例，使用Python展示趋势、分布与相关性分析。

---

1. 生成示例数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 生成模拟数据（假设是某电商销售数据）
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365, freq='D')
sales = np.random.normal(loc=1000, scale=300, size=365).cumsum() + np.random.randint(-50, 50, 365)
traffic = sales * 0.8 + np.random.normal(0, 100, 365)
conversion_rate = np.clip(np.random.normal(loc=0.1, scale=0.03, size=365), 0, 0.2)
customer_age = np.random.normal(loc=35, scale=10, size=365).astype(int)

df = pd.DataFrame({
    'Date': dates,
    'Sales': sales.astype(int),
    'Website_Traffic': traffic.astype(int),
    'Conversion_Rate': conversion_rate,
    'Customer_Age': customer_age
})

# 查看前5行数据
print(df.head())

---

2. 趋势分析（时间序列）

plt.figure(figsize=(12, 6))

# 销售额趋势
plt.subplot(2, 1, 1)
sns.lineplot(x='Date', y='Sales', data=df, label='Daily Sales')
sns.regplot(x='Date', y='Sales', data=df, scatter=False, color='red', label='Trend Line')
plt.title('Sales Trend Over Time')

# 网站流量趋势
plt.subplot(2, 1, 2)
sns.lineplot(x='Date', y='Website_Traffic', data=df, color='green', label='Website Traffic')
plt.tight_layout()
plt.show()

---

3. 分布分析

plt.figure(figsize=(12, 6))

# 销售额分布（直方图 + KDE）
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.histplot(df['Sales'], kde=True, bins=30, color='blue')
plt.title('Sales Distribution')

# 转化率分布（箱线图）
plt.subplot(1, 2, 2)
sns.boxplot(y='Conversion_Rate', data=df, color='orange')
plt.title('Conversion Rate Distribution')

plt.tight_layout()
plt.show()

---

4. 相关性分析

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = df[['Sales', 'Website_Traffic', 'Conversion_Rate', 'Customer_Age']].corr()

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
plt.title('Correlation Heatmap')

# 散点图矩阵（数值变量关系）
sns.pairplot(df[['Sales', 'Website_Traffic', 'Conversion_Rate', 'Customer_Age']])
plt.show()

---

5. 关键结论示例

1. 趋势：销售额与网站流量呈现相似的上升趋势（正相关）。
2. 分布：销售额近似正态分布，转化率中位数约10%（存在部分异常低值）。
3. 相关性：网站流量与销售额强相关（r≈0.85），用户年龄与转化率弱负相关（r≈-0.15）。