课程成绩数据可视化分析

1.1项目完成的功能与特色

（1）功能：对2016—2018课程的平时、期中、期末三个不同的分数进行数据清洗和分析，最后以合适的柱状图、折线图、饼图等方式表示出来并在网页上渲染

（2）特色：图表能够清晰得呈现不同分数得高低，一目了然得看出最高分、最低分、平均分，观察图表的人能够迅速得获取自己所想要的信息，通过图的呈现能够很快发现自己班级的分数差距，清楚得掌握班级分数得差距。

二、各模块详细描述（名称，功能，运行截图，关键源代码）

（1）：对数据的清洗

self.data=xlrd.open_workbook(filedata)

table=self.data.sheet_by_index(0)#获取2016年的表

nrows=table.nrows#获取总行数

ncols=table.ncols#获得总列数

zero=table.col_values(0)#获得第一列的值

one=table.col_values(1)

two=table.col_values(2)

three=table.col_values(3)

five=table.col_values(4)#获得第四列的值

zero.pop(0)#去掉第一行

one.pop(0)#去掉第二行

two.pop(0)#去掉第三行

three.pop(0)#去掉第四行

five.pop(0)#去掉第五行

for i in zero:

if i not in self.class_list:

self.class_list.append(i)

list1=[]

for e in range(0,len(zero)):

#print(zero1[e],five1[e])

if five[e]!=‘缺考\xa0‘:

list1.append(zero[e])

list1.append(one[e])

list1.append(two[e])

list1.append(three[e])

list1.append(five[e])

self.data2016_list1.append(list1)  #  存2016年表格得全部数据[[班级，性别，平时，期中，总评]],列表套列表

list1=[]

table=self.data.sheet_by_index(1)#获得2017年

nrows=table.nrows#获取总行数

ncols=table.ncols#获得总列数

zero1=table.col_values(0)#获得第一列的值

one1=table.col_values(1)

two1=table.col_values(2)

three1=table.col_values(3)

five1=table.col_values(4)#获得第四列的值

zero1.pop(0)#去掉第一行

one1.pop(0)#去掉第二行

two1.pop(0)#去掉第三行

three1.pop(0)#去掉第四行

five1.pop(0)#去掉第五行

for i in zero1:

if i not in self.class_list1:

self.class_list1.append(i)

for e in range(0,len(zero1)):

if five1[e]!=‘缺考\xa0‘:

list1.append(zero1[e])

list1.append(one1[e])

list1.append(two1[e])

list1.append(three1[e])

list1.append(five1[e])

self.data2017_list1.append(list1)

list1=[]

table=self.data.sheet_by_index(2)#获取2018年的表

nrows=table.nrows#获取总行数

ncols=table.ncols#获得总列数

zero2=table.col_values(0)#获得第一列的值

one2=table.col_values(1)

two2=table.col_values(2)

three2=table.col_values(3)

five2=table.col_values(4)#获得第四列的值

zero2.pop(0)#去掉第一行

one2.pop(0)#去掉第二行

two2.pop(0)#去掉第三行

three2.pop(0)#去掉第四行

five2.pop(0)#去掉第五行

for i in zero2:

if i not in self.class_list2:

self.class_list2.append(i)

for e in range(len(zero2)):

if five2[e]!=‘缺考\xa0‘:

list1.append(zero2[e])

list1.append(one2[e])

list1.append(two2[e])

list1.append(three2[e])

list1.append(five2[e])

self.data2018_list1.append(list1)

list1=[]

（2）：2016年各班级平均分，柱状图

list1=[]

score_list=[]

for i in range(len(self.class_list)):

sum1=0

count=0

score=[]

for j in range(len(self.data2016_list1)):

if self.class_list[i] in self.data2016_list1[j]:

sum1=sum1+int(self.data2016_list1[j][4])

count=count+1

if count>0:

avg=int(sum1/count)

score.append(self.class_list[i])

score.append(avg)

score_list.append(score)

avg_list=[]

for i in range(len(score_list)):

avg_list.append(score_list[i][1])

bar=Bar("标题：2016年各班级平均分","副标题：柱状图")

bar.add("图注：分数（分）",self.class_list,avg_list)

bar.render(‘2016年各班级平均分.html‘)

（3）：2017年各班级平均分柱状图

list1=[]

score_list2=[]

for i in range(len(self.class_list2)):

sum1=0

count=0

score2=[]

for j in range(len(self.data2018_list1)):

if self.class_list2[i] in self.data2018_list1[j]:

sum1=sum1+int(self.data2018_list1[j][4])

count=count+1

if count>0:

avg=float(sum1/count)

score2.append(self.class_list2[i])

score2.append(avg)

score_list2.append(score2)

avg_list2=[]#存放算出来的平均数

for i in range(len(score_list2)):

avg_list2.append(score_list2[i][1])

bar=Bar("标题：2018年各班级平均分","副标题：柱状图")

bar.add("图注：分数（分）",self.class_list2,avg_list2)

bar.render(‘2018年各班级平均分柱状图.html‘)

（4）：不同总体平均分情况柱状图

self.sheet_list =self.data.sheet_names()#获得表名字，2016级，2017，2018三个

#print(sheet_list)

list2=[]

sum1=0

count=0

for e in self.data2016_list1:

if e:

sum1+=int(e[4])

count+=1

list2.append(int(sum1/count))

sum1=0

count=0

for e in self.data2017_list1:

if e:

sum1+=int(e[4])

count+=1

list2.append(int(sum1/count))

sum1=0

count=0

for e in self.data2018_list1:

if e:

sum1+=int(e[4])

count+=1

list2.append(int(sum1/count))

bar=Bar("标题：不同年份总体平均分情况","副标题：柱状图")

bar.add("图注：分数（分）",self.sheet_list,list2)

bar.render(‘不同总体平均分情况.html‘)

（5）：2016-2018男女生平时分平均成绩折线图

line=Line(‘2016-2018男女生平时分平均成绩‘,‘折线图‘)

line.add("女生平时分平均分数(分)",self.sheet_list,avglist1,is_label_show=True)

line.add("男生平时分平均分数(分)",self.sheet_list,avglist4,is_label_show=True)

line.render(‘2016-2018男女生平时分平均成绩折线图.html‘)

（6）：2016年平时、期中、期末饼状图

pie = Pie("饼状图", "2016年平时、期中、期末饼状图",title_pos=‘center‘,width=900)

#上方的colums选项取消显示，显示label标签

pie.add("2016年各个项目,courselist,avglist11 ,is_legend_show=False,is_label_show=True)

#保存图表

pie.render(‘2016年各项平均分饼状图.html‘)

（7）：2016年男女生总评堆积柱状图

bar = Bar("2016年男女生总评堆积柱状图")

bar.add("男生", self.sheet_list, avglist3, is_stack=True)

bar.add(‘女生‘, self.sheet_list, avglist6, is_stack=True)

bar.render(‘2016年男女生总评堆积柱状图.html‘)

（8）：2016—2018年女生平时、期中、总评成绩柱状图、显示最大值和最小值、平均分数线

data1 = [12,13,14,25,67]

data2 = [34,56,78,45,67]

labels = [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘]

bar=Bar("标题：2016年女生各项平均成绩","副标题：标记和点柱状图")

bar.add(‘平时‘, self.sheet_list, avglist1, mark_point=[‘average‘])

bar.add(‘期中‘, self.sheet_list, avglist2, mark_point=[‘max‘], mark_line=[‘min‘, ‘max‘])

bar.add(‘总评‘, self.sheet_list, avglist3)

bar.render(‘2016年女生成绩标记和点柱状图.html‘)

（9）：2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图

pie2 = Pie("2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图", title_pos=‘center‘, width=900)

pie2.add("2016男生", courselist, avglist41,is_random=True, radius=[25, 60], rosetype=‘area‘, is_legend_show=False, is_label_show=True)

pie2.show_config()

pie2.render(‘2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图.html‘)

（10）：2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图

pie_1 = Pie("2016年男生各项平均成绩")

pie_1.add("男生", courselist, avglist41,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype=‘radius‘)

pie_2 = Pie("2017年男生各项平均成绩")

pie_2.add("男生", courselist,avglist51,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype=‘radius‘)

pie_3 = Pie("2018年男生各项平均成绩")

pie_3.add("男生", courselist,avglist61,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype=‘radius‘)

timeline = Timeline(is_auto_play=True, timeline_bottom=0)

timeline.add(pie_1, ‘2016 年‘)

timeline.add(pie_2, ‘2017 年‘)

timeline.add(pie_3, ‘2018 年‘)

timeline.render(‘2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图.html‘)

（11）：网页渲染：

from flask import Flask, jsonify, render_template, request, url_for
from werkzeug.utils import redirect

app = Flask(__name__)

@app.route("/index")
def index():
    return render_template("index.html")

@app.route("/gra", methods=[‘GET‘, ‘POST‘])
def getValues():
    text = request.form.get(‘课程成绩‘)
    if text == ‘课程成绩1‘:
        return render_template("2016年各班级平均分.html")
    elif text==‘课程成绩2‘:
        return render_template("2017年各班级平均分柱状图.html")
    elif text=="课程成绩3":
        return render_template("2018年各班级平均分柱状图.html")
    elif text=="课程成绩4":
        return render_template("不同总体平均分情况.html")
    elif text=="课程成绩5":
        return render_template("2016-2018男女生平时分平均成绩折线图.html")
    elif text=="课程成绩6":
        return render_template("2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图.html")
    elif text=="课程成绩7":
        return render_template("2016年各项平均分饼状图.html")
    elif text=="课程成绩8":
        return render_template("2016年女生成绩标记和点柱状图.html")
    elif text=="课程成绩9":
        return render_template("2016年男女生总评堆积柱状图.html")
    elif text=="课程成绩10":
        return render_template("2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图.html")
    else:
        return "不存在"

if __name__ == ‘__main__‘:
    app.run(host=‘127.9.9.7‘, port=8888, debug=True)

三、运用到的知识

（1）运用flask框架、python语言、html5语言。

（2）Numpy：增强了Python的科学计算和数据处理能力。

（3）Matplotlab：专业画图工具

（4）Pandas：为数据的读取、数据清洗、数据快速分析提供强大的便捷。

（5）pyecharts:可将图表生成html文件，直接用于交互式的页面可视化，也可以生成Jupyter Notebook格式。将数据清晰得展示出来。

原文地址：https://www.cnblogs.com/zjl12/p/12057052.html