小李: 嗨，小王，我们学校最近在讨论如何改进学工系统，你有什么好的建议吗？
小王: 当然有。首先，我们可以引入一些自动化工具来减轻我们的工作负担。比如，使用Python脚本处理日常的数据录入工作。
小李: 哦，听起来不错。你能给我一个例子吗？
小王: 当然可以。下面是一个简单的Python脚本，用于自动读取Excel文件中的学生信息，并将这些信息插入到数据库中。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost/db_name')
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('students_info.xlsx')
# 将数据插入到数据库中
df.to_sql(name='students', con=engine, if_exists='append', index=False)
]]>
小李: 这样的话，我们就可以节省很多时间了。不过，我们还能做些什么来进一步优化这个系统吗？
小王: 当然可以。我们还可以进行数据分析，找出哪些学生可能需要更多的帮助和支持。比如，我们可以分析学生的出勤率、成绩等数据。
小李: 那我们应该怎么分析这些数据呢？
小王: 我们可以使用Pandas库来进行数据分析。这里有一个例子，展示如何计算每个班级的平均出勤率。
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('attendance.csv')
# 计算每个班级的平均出勤率
avg_attendance = data.groupby('class')['attendance'].mean()
print(avg_attendance)
]]>
小李: 太棒了！这样我们就能更好地了解学生的情况，并提供个性化的支持了。
本站部分内容及素材来源于互联网，由AI智能生成，如有侵权或言论不当，联系必删！
