小李：嘿，小张，你最近在研究学工管理系统吗？

小张：是啊，我在做关于苏州某高校的学工系统优化项目。

小李：那你们有没有考虑过违纪处分的数据分析？

小张：有啊，我们想用Python来提取和分析这些数据。

小李：怎么操作呢？

小张：首先，我们需要从数据库中获取违纪记录，比如学生编号、处分类型、时间等信息。

小李：然后呢？

小张：我们可以用Pandas进行数据清洗和统计，比如统计不同处分类型的分布情况。

学生实习管理系统

小李：有没有具体代码？

小张：当然，下面是一个简单的例子：

    import pandas as pd
    # 假设数据存储在一个CSV文件中
    df = pd.read_csv('disciplinary_records.csv')
    # 按处分类型分组并统计数量
    result = df.groupby('discipline_type').size().reset_index(name='count')
    print(result)
    

小李：这个代码看起来不错。

小张：是的，我们还可以进一步分析，比如找出高频违纪行为，为学校提供决策支持。

小李：听起来很有意义，尤其是在苏州这样的教育重镇。

小张：没错，我们的目标是让学工管理系统更智能、更高效。