小李：最近我们学校要升级学工系统的功能，听说宁夏地区的助学贷款管理需要特别优化。
小王：是啊，宁夏地区助学贷款的需求比较特殊，我们需要一个更高效的管理系统来处理这些数据。
小李：那我们从哪里开始呢？先了解下目前的数据处理流程吧。
小王：目前的流程主要是人工录入，效率低而且容易出错。我们可以用Python脚本来简化这个过程。
小李：好主意！你有具体的代码吗？
小王：当然有，这是用来批量导入学生信息的Python脚本：
import pandas as pd
def read_excel(file_path):
df = pd.read_excel(file_path)
return df
# 示例文件路径
file_path = "students.xlsx"
student_data = read_excel(file_path)
print(student_data.head())
小李：看起来不错，接下来是如何自动匹配助学贷款资格。
小王：可以使用条件判断语句，比如根据学生的家庭收入和学费情况来决定是否符合贷款条件。
def check_loan_eligibility(row):
if row['family_income'] < 2000 and row['tuition'] > 5000:
return True
else:
return False
student_data['eligible_for_loan'] = student_data.apply(check_loan_eligibility, axis=1)
print(student_data[['student_id', 'eligible_for_loan']])
小李：这样就能自动生成符合条件的学生名单了，接下来如何确保贷款金额的准确分配呢？
小王：我们可以设置一个函数，基于学生的学费和生活费需求计算贷款金额。
def calculate_loan_amount(row):
base_amount = 5000
additional_amount = row['living_expenses'] * 0.5
return base_amount + additional_amount
student_data['loan_amount'] = student_data.apply(calculate_loan_amount, axis=1)
print(student_data[['student_id', 'loan_amount']])
小李：最后一步就是把这些数据整合进学工系统里，方便后续管理。
小王：没错，可以通过API接口将这些数据上传到学工系统数据库中。
小李：听起来整个流程很顺畅，感谢你的帮助！
小王：不客气，希望我们的努力能让助学贷款管理工作更加高效。
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