Python 实现对Excel 文件的统计与处理

以下是根据 学生所在初中学校 和 成绩段 进行均衡分班的 Python 代码。目标是让每个班级的学生在成绩分布和学校来源上尽量均衡。

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输入文件示例 (students.xlsx)

学生姓名	初中学校	成绩
张三	学校A	85
李四	学校B	92
王五	学校A	78
...	...	...

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代码实现

import pandas as pd
import numpy as np

def balanced_class_assignment(input_file, output_file, num_classes=3, score_bins=[60, 75, 90, 100]):
    """
    按初中学校和成绩段均衡分班
    :param input_file: 输入Excel文件路径
    :param output_file: 输出Excel文件路径
    :param num_classes: 班级数量（默认3个班）
    :param score_bins: 成绩分段区间（默认[60,75,90,100]）
    """
    try:
        # 读取数据并添加'成绩段'列
        df = pd.read_excel(input_file)
        df['成绩段'] = pd.cut(df['成绩'], bins=score_bins, labels=[f"{score_bins[i]}-{score_bins[i+1]}" for i in range(len(score_bins)-1)])
        
        # 按学校和成绩段分组
        grouped = df.groupby(['初中学校', '成绩段'])
        
        # 分配班级：每组内轮流分配学生到不同班级
        df['班级'] = np.nan
        for (school, score_range), group in grouped:
            students = group.sample(frac=1).reset_index(drop=True)  # 随机打乱顺序
            class_labels = np.tile(np.arange(1, num_classes+1), len(students) // num_classes + 1)[:len(students)]
            df.loc[students.index, '班级'] = class_labels
        
        # 处理剩余未分配的学生（极少数情况）
        df['班级'] = df['班级'].fillna(method='ffill').astype(int)
        
        # 输出分班结果到Excel
        with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
            # 按班级写入不同Sheet
            for class_num in range(1, num_classes+1):
                class_df = df[df['班级'] == class_num]
                class_df.to_excel(writer, sheet_name=f'班级{class_num}', index=False)
            
            # 汇总统计表
            stats = df.pivot_table(
                index=['初中学校', '成绩段'],
                columns='班级',
                values='学生姓名',
                aggfunc='count',
                fill_value=0
            )
            stats.to_excel(writer, sheet_name='分班统计')
        
        print(f"分班完成！结果已保存至: {output_file}")

    except Exception as e:
        print(f"处理失败: {str(e)}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    balanced_class_assignment(
        input_file="students.xlsx",
        output_file="分班结果.xlsx",
        num_classes=3,
        score_bins=[60, 75, 90, 100]  # 自定义成绩段
    )

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输出文件说明

1. 分班结果.xlsx 包含：
   • 班级1、班级2、班级3：每个班级的学生名单。
   • 分班统计：各初中学校+成绩段的学生在班级间的分布。

初中学校	成绩段	班级1	班级2	班级3
学校A	75-90	2	2	1
学校A	90-100	1	1	0
学校B	60-75	3	2	3

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关键逻辑

1. 成绩分段：

   • 使用 pd.cut 将成绩划分为区间（例如 60-75, 75-90, 90-100）。
   • 可通过 score_bins 参数自定义分段。

2. 分组均衡分配：

   • 按 初中学校 + 成绩段 分组。
   • 每组内随机打乱学生顺序，然后循环分配学生到不同班级（例如：学生1→班1，学生2→班2，学生3→班3，学生4→班1）。

3. 处理余数：

   • 如果某组学生数不能被班级数整除，余数会被依次分配到前几个班级（例如：5个学生分3个班 → 2,2,1）。

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使用建议

1. 自定义参数：

   balanced_class_assignment(
       input_file="你的数据.xlsx",
       output_file="自定义结果.xlsx",
       num_classes=4,  # 设置班级数量
       score_bins=[0, 70, 85, 100]  # 自定义成绩分段
   )

2. 验证均衡性：

   • 检查输出文件中的 分班统计 Sheet，确保每个学校+成绩段的学生在不同班级间分布均衡。