学⽣成绩分析之成绩的预处理python3pandas学⽣成绩汇总到
⼀张表
在进⾏数据分析之前，会有许多的成绩表，格式也颇为混乱，为了研究⽅便，可以将学⽣成绩统⼀到⼀张表上。我们⽤的学⽣各个时期的数据表格式如下图：
且有许多的这样的表格，以便分析：
⽽原始的学⽣成绩表如下：（excel⽂件，扩展名为xls，且不带宏，免得后期处理⿇烦）
将各个成绩的xls⽂件，加到这个原始表中，且要将成绩为0的⾏删掉，这样的⽬的是减少⽆效数据的⼲扰，另⼀种处理⽅式是取平均值，这⾥因为主要是针对个体数据进⾏分析，所以还是删掉。需要⽤到的库：numpy，pandas，xlwt，xlrd等。代码及解释如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import pandas as pd
excelPath = '15李蕾成绩'  #构建所有⽂件路径，所有原始成绩⽂件均在这⾥
theTablePath = '成绩测试李蕾15⼊学.xls'        #数据总表模板⽂件，所有数据都往这⾥添加
name = '姓名'                    #以姓名为唯⼀标识（索引），这⾥其实最好是⽤学号，因为学号唯⼀，姓
名可能不唯⼀
def toAll(bigPath,smallPath,name):
aTable = pd.ad_excel(bigPath))  #将数据总表模板加载
bTable = pd.ad_excel(smallPath,sheet_name=0)) #将要加⼊的⼩表格加载
python怎么读取xls文件if name lumns:    #如果存在姓名列，再加⼊，因为mac下有可能有.DS⽂件
print('存在列姓名')
result = pd.merge(aTable, bTable, on=[name], how='left')  #按着姓名对应的⽅式将⼩表加⼊总表，但以总表为准
result.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) #值为0则删除⾏ axis=1则是删除列，any是只要有空值就删除，⽽all则是全部为空再删除，True是在原数据集上        _excel(theTablePath)      #将新的pandas数据集，返回为待分析的Excel⽂件
print(aTable.shape)    #⽤于监控是否正常加⼊
print(result.shape)
return
for filename in os.listdir(excelPath): #读取⽂件名称
targetPath = excelPath + '/'+ filename #构造⽂件夹内每⼀个⽂件的绝对路径，mac下是/，win下注意是\
print(targetPath)
toAll(theTablePath,targetPath,name) #执⾏合并命令
执⾏命令之后，最终得到的数据集，如下图所⽰：
接下来，⾸先要明确现在主流的成绩分析⽅法，并归纳总结。然后指出其不科学或不实⽤不合理的地⽅，并加以分析。最后发表改进
的分析⽅法，并阐明原理，和分析结果。将两种分析⽅法进⾏对⽐（表格），并阐明新的分析⽅法的合理性，最终得出翻转课堂对于学⽣成
绩影响的结论。

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