前言和小结
昨天和 ChatGPT 对话，发现其回答问题基础知识比较扎实，但对包含细节的工作回答不够具体，这和场景不明有关系。
在 【和chatGPT对话】教新手学习算法，ChatGPT 对语言的理解比较强。即便算法名称“迪卡尔积”错误（正确的是“笛卡尔积”），也能准确识别，还能将错就错，照顾我的情面。但是出于学术严谨考虑，没有指正是不对的。
在【和chatGPT对话】mysql 千万记录优化、分区和主从读写 中，ChatGPT 掌握了基础概念，但是具体建议比较少。
今天就具体的案例，让 ChatGPT 通过任务追加的形式来完成工作。结论是：面对简单的数据分析，ChatGPT 选择了 Python 语言，编程代码简单明了，任务完成得游刃有余。
Q1 将1000个学生的语文成绩分为A-E等级，然后绘制柱形图
好的，以下是将1000个学生的语文成绩分为A-E等级，并绘制柱形图的步骤：
- 确定分级标准。例如，可以将分数在90分及以上的学生分为A级，80-89分的学生分为B级，70-79分的学生分为C级，60-69分的学生分为D级，60分以下的学生分为E级。这个标准可以根据实际情况进行调整。
- 统计各个等级的人数。对1000个学生的成绩进行分级，并计算每个等级的学生人数。
- 绘制柱形图。使用柱形图展示各个等级的学生人数。横轴表示等级，纵轴表示学生人数。每个等级在横轴上占据一个柱形，柱形高度表示该等级学生的人数。
以下是一个Python示例代码，用于生成一个简单的柱形图：
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义等级和分数范围
grades = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
score_ranges = [(90, 100), (80, 89), (70, 79), (60, 69), (0, 59)]
# 随机生成1000个分数
scores = [np.random.randint(0, 100) for i in range(1000)]
# 统计各个等级的人数
grade_counts = [len([s for s in scores if s >= r[0] and s <= r[1]]) for r in score_ranges]
# 绘制柱形图
plt.bar(grades, grade_counts)
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Chinese Scores')
plt.show()
这个示例代码使用NumPy模块随机生成了1000个0到100之间的分数，然后根据分数范围统计各个等级的学生人数，最后使用Matplotlib模块绘制柱形图。你可以根据需要进行修改和调整。
Q2 模拟成绩范围改为45-100
好的，如果将成绩范围修改为45-100，则可以按照以下步骤进行：
- 确定分级标准。例如，可以将分数在90分及以上的学生分为A级，80-89分的学生分为B级，70-79分的学生分为C级，60-69分的学生分为D级，45-59分的学生分为E级，45分以下的学生分为F级。
- 统计各个等级的人数。对1000个学生的成绩进行分级，并计算每个等级的学生人数。
- 绘制柱形图。使用柱形图展示各个等级的学生人数。横轴表示等级，纵轴表示学生人数。每个等级在横轴上占据一个柱形，柱形高度表示该等级学生的人数。
以下是一个修改后的Python示例代码，用于生成一个简单的柱形图： 以下是一个修改后的Python示例代码，用于生成一个简单的柱形图：
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义等级和分数范围
grades = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
score_ranges = [(90, 100), (80, 89), (70, 79), (60, 69), (45, 59), (0, 44)]
# 随机生成1000个分数
scores = [np.random.randint(45, 100) for i in range(1000)]
# 统计各个等级的人数
grade_counts = [len([s for s in scores if s >= r[0] and s <= r[1]]) for r in score_ranges]
# 绘制柱形图
plt.bar(grades, grade_counts)
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Chinese Scores')
plt.show()
这个示例代码将分数范围修改为45-100，并对分级标准进行了相应的调整。其余步骤与之前的示例代码相同。你可以根据需要进行修改和调整。
Q3 统计最高分数、最低分数、平均分数、80%分数、方差
好的，以下是计算最高分数、最低分数、平均分数、80%分数和方差的Python示例代码：
import numpy as np
# 随机生成1000个分数
scores = [np.random.randint(45, 100) for i in range(1000)]
# 计算最高分数、最低分数、平均分数和方差
max_score = np.max(scores)
min_score = np.min(scores)
mean_score = np.mean(scores)
var_score = np.var(scores)
# 计算80%分数
pct80_score = np.percentile(scores, 80)
# 打印结果
print('Max Score:', max_score)
print('Min Score:', min_score)
print('Mean Score:', mean_score)
print('80% Score:', pct80_score)
print('Variance:', var_score)
这个示例代码使用NumPy模块随机生成了1000个45到100之间的分数，然后使用NumPy的max、min、mean、var和percentile函数计算最高分数、最低分数、平均分数、80%分数和方差。最后将这些结果打印出来。
你可以根据需要进行修改和调整。如果要从文件中读取分数数据，可以使用Python内置的文件读取函数。如果要将结果保存到文件中，可以使用Python内置的文件写入函数。
Q4 将数据来源改为使用 panda 从 csv 文件读取
好的，如果要将数据来源改为从CSV文件读取并使用pandas进行处理，可以按照以下步骤进行：
- 确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令在命令行中安装：
pip install pandas
- 准备一个包含成绩数据的CSV文件。可以在Excel或其他电子表格程序中创建并导出为CSV格式。CSV文件应包含一列成绩数据，不需要包含列名。
假设文件名为 scores.csv，保存在当前工作目录中。
- 使用pandas库中的read_csv函数读取CSV文件。可以将CSV文件读取为一个pandas.Series对象，然后使用该对象进行后续处理。
以下是示例代码：
import pandas as pd
# 从CSV文件中读取成绩数据
scores_series = pd.read_csv('scores.csv', header=None, squeeze=True)
# 计算最高分数、最低分数、平均分数和方差
max_score = scores_series.max()
min_score = scores_series.min()
mean_score = scores_series.mean()
var_score = scores_series.var()
# 计算80%分数
pct80_score = scores_series.quantile(0.8)
# 打印结果
print('Max Score:', max_score)
print('Min Score:', min_score)
print('Mean Score:', mean_score)
print('80% Score:', pct80_score)
print('Variance:', var_score)
这个示例代码使用pandas库中的read_csv函数读取了 scores.csv 文件中的成绩数据，并将其保存为一个pandas.Series对象。然后使用pandas的max、min、mean、var和quantile函数计算最高分数、最低分数、平均分数、80%分数和方差。最后将这些结果打印出来。
你可以根据需要进行修改和调整。如果CSV文件中包含多列数据，可以使用pandas的iloc函数选择需要的列。如果要将结果保存到文件中，可以使用pandas的to_csv函数将pandas.Series对象保存为CSV文件。
Q5 csv 文件中包含班级、姓名、学号、成绩，有表头，如何修改代码
好的，如果CSV文件中包含班级、姓名、学号、成绩等信息，并且有表头行，则需要对代码进行一些修改才能正确读取和处理数据。以下是示例代码：
import pandas as pd
# 从CSV文件中读取成绩数据
data = pd.read_csv('scores.csv')
# 选择成绩列并转换为pandas.Series对象
scores_series = data['成绩']
# 计算最高分数、最低分数、平均分数和方差
max_score = scores_series.max()
min_score = scores_series.min()
mean_score = scores_series.mean()
var_score = scores_series.var()
# 计算80%分数
pct80_score = scores_series.quantile(0.8)
# 打印结果
print('Max Score:', max_score)
print('Min Score:', min_score)
print('Mean Score:', mean_score)
print('80% Score:', pct80_score)
print('Variance:', var_score)
这个示例代码使用pandas库中的read_csv函数读取了 scores.csv 文件中的所有数据，包括班级、姓名、学号和成绩。然后使用pandas的列索引语法选择成绩列，并将其转换为一个pandas.Series对象。接下来使用pandas的max、min、mean、var和quantile函数计算最高分数、最低分数、平均分数、80%分数和方差。最后将这些结果打印出来。
如果要计算每个班级、每个学生的成绩情况，可以使用pandas的groupby函数对班级或学生列进行分组，然后对每个组进行统计和分析。例如：
# 按照班级分组并计算每个班级的平均分数和方差
by_class = data.groupby('班级')
mean_by_class = by_class['成绩'].mean()
var_by_class = by_class['成绩'].var()
# 按照学生分组并计算每个学生的平均分数和方差
by_student = data.groupby('学号')
mean_by_student = by_student['成绩'].mean()
var_by_student = by_student['成绩'].var()
这个示例代码使用pandas的groupby函数将成绩数据按照班级和学生分组，并计算每个组的平均分数和方差。最后将这些结果保存为pandas.Series对象。你可以根据需要进行修改和调整。
Q6 csv 文件中增加科目，先按科目不分班级统计，然后按班级不分科目统计，然后按班级和科目统计
好的，如果CSV文件中包含班级、姓名、学号、科目和成绩等信息，并且有表头行，则可以使用pandas对这些数据进行读取、统计和分析。以下是示例代码：
import pandas as pd
# 从CSV文件中读取成绩数据
data = pd.read_csv('scores.csv')
# 不分班级按照科目统计平均分和方差
by_subject = data.groupby('科目')
mean_by_subject = by_subject['成绩'].mean()
var_by_subject = by_subject['成绩'].var()
# 不分科目按照班级统计平均分和方差
by_class = data.groupby('班级')
mean_by_class = by_class['成绩'].mean()
var_by_class = by_class['成绩'].var()
# 按照班级和科目统计平均分和方差
by_class_subject = data.groupby(['班级', '科目'])
mean_by_class_subject = by_class_subject['成绩'].mean()
var_by_class_subject = by_class_subject['成绩'].var()
# 打印结果
print('按照科目统计：')
print(mean_by_subject)
print(var_by_subject)
print('\n按照班级统计：')
print(mean_by_class)
print(var_by_class)
print('\n按照班级和科目统计：')
print(mean_by_class_subject)
print(var_by_class_subject)
这个示例代码使用pandas库中的read_csv函数读取了 scores.csv 文件中的所有数据，包括班级、姓名、学号、科目和成绩。然后使用pandas的groupby函数按照科目、班级或班级和科目进行分组，并计算每个组的平均分数和方差。最后将这些结果打印出来。
注意，由于有多个分组条件，按照班级和科目进行分组时，需要使用包含多个列名的列表作为groupby函数的参数。例如，使用 groupby(['班级', '科目']) 可以将成绩数据按照班级和科目进行分组。
另外，如果需要对分组后的数据进行进一步的分析，可以使用pandas的agg函数对每个分组进行更加复杂的统计分析。例如，可以使用以下代码计算每个班级每个科目的最高分数和最低分数：
# 按照班级和科目分组，并计算最高分和最低分
max_min_by_class_subject = by_class_subject['成绩'].agg(['max', 'min'])
这个示例代码使用了pandas的agg函数，将max和min函数作为参数传递给agg函数。这样就可以对每个班级每个科目的成绩数据进行最大值和最小值的计算。
Q7 对各项结果绘图展示
好的，如果想要将结果以图表的形式展示出来，可以使用matplotlib库进行绘图。以下是一个示例代码，展示如何使用matplotlib库对数据进行可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 从CSV文件中读取成绩数据
data = pd.read_csv('scores.csv')
# 不分班级按照科目统计平均分和方差
by_subject = data.groupby('科目')
mean_by_subject = by_subject['成绩'].mean()
var_by_subject = by_subject['成绩'].var()
# 不分科目按照班级统计平均分和方差
by_class = data.groupby('班级')
mean_by_class = by_class['成绩'].mean()
var_by_class = by_class['成绩'].var()
# 按照班级和科目统计平均分和方差
by_class_subject = data.groupby(['班级', '科目'])
mean_by_class_subject = by_class_subject['成绩'].mean()
var_by_class_subject = by_class_subject['成绩'].var()
# 将结果绘图展示
fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(10, 10))
plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3)
# 绘制科目平均分柱状图
axs[0, 0].bar(mean_by_subject.index, mean_by_subject.values)
axs[0, 0].set_title('平均分（按科目）')
# 绘制科目方差柱状图
axs[0, 1].bar(var_by_subject.index, var_by_subject.values)
axs[0, 1].set_title('方差（按科目）')
# 绘制班级平均分柱状图
axs[1, 0].bar(mean_by_class.index, mean_by_class.values)
axs[1, 0].set_title('平均分（按班级）')
# 绘制班级方差柱状图
axs[1, 1].bar(var_by_class.index, var_by_class.values)
axs[1, 1].set_title('方差（按班级）')
# 绘制班级和科目平均分柱状图
axs[2, 0].bar(mean_by_class_subject.index, mean_by_class_subject.values)
axs[2, 0].set_title('平均分（按班级和科目）')
# 绘制班级和科目方差柱状图
axs[2, 1].bar(var_by_class_subject.index, var_by_class_subject.values)
axs[2, 1].set_title('方差（按班级和科目）')
# 展示图表
plt.show()
这个示例代码使用了matplotlib库绘制了6个柱状图，每个柱状图分别展示了对应数据的平均分和方差。使用subplot函数将这6个柱状图排列在了一个3行2列的网格中。其中，前两个柱状图展示了
...按照科目统计的结果，后两个柱状图展示了按照班级统计的结果，最后两个柱状图展示了按照班级和科目统计的结果。每个柱状图的x轴是对应的科目或班级，y轴是平均分或方差。图表的标题展示了对应数据的名称，例如“平均分（按科目）”、“方差（按班级）”等。
你可以根据实际需要对图表进行修改和美化，例如修改x轴和y轴标签、修改柱状图的颜色、增加图例等等。此外，matplotlib库还提供了很多其他类型的图表，如折线图、散点图、饼图等等，你可以根据实际需要选择不同的图表类型进行展示。
Q8 有学生没有参加考试，去除空值
如果数据中存在空值，可以使用 dropna() 方法将空值所在的行或列从数据中删除。具体操作如下：
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('scores.csv')
# 删除成绩列中的空值所在的行
df = df.dropna(subset=['成绩'])
# 统计各项数据
max_score = df['成绩'].max()
min_score = df['成绩'].min()
mean_score = df['成绩'].mean()
score_80 = df['成绩'].quantile(0.8)
var_score = df['成绩'].var()
在上述代码中，dropna() 方法的 subset 参数指定要删除空值所在的列名，这里指定为 成绩 列。删除空值后，再按照之前的方法统计各项数据即可。
Q9 对学生按各科总分进行排名，允许并列，对班级按科目平均分进行排名
要对学生按各科总分进行排名，可以使用 Pandas 库的 rank() 方法。该方法会按照指定列的数值进行排名，并将排名结果存储在一个新的列中。具体操作如下：
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('scores.csv')
# 计算每个学生的总分
df['总分'] = df['语文'] + df['数学'] + df['英语']
# 按照总分排名
df['排名'] = df['总分'].rank(method='min', ascending=False)
# 按照班级和科目分组，计算平均分
grouped = df.groupby(['班级', '科目']).mean()
# 对每个科目进行排名
grouped['排名'] = grouped['成绩'].rank(method='min', ascending=False)
# 按照班级和排名排序
grouped = grouped.sort_values(['班级', '排名'])
# 重置索引，保留班级、科目、平均分、排名四列
grouped = grouped.reset_index()[['班级', '科目', '成绩', '排名']]
在上述代码中，我们首先计算每个学生的总分，然后使用 rank() 方法对总分进行排名。在排名时，我们使用了 method='min' 参数，该参数表示当存在并列时，使用最小排名。例如，如果两个学生的总分相同，则它们的排名都是同样的最小值。
接下来，我们按照班级和科目分组，计算每个班级每个科目的平均分，然后使用 rank() 方法对每个科目进行排名。排名后，我们按照班级和排名两列进行排序，最后重置索引，保留班级、科目、平均分和排名四列。
值得注意的是，在计算每个学生的总分和每个班级每个科目的平均分时，我们都使用了各科成绩的列名。如果数据中存在缺失值，这些列可能无法进行正确的数值计算。因此，在进行数值计算之前，需要先使用 dropna() 方法删除空值所在的行。
Q10 统计各班各科A-E的比例
要统计各班各科 A-E 等级的比例，可以使用 Pandas 库的 groupby() 方法和 value_counts() 方法。具体操作如下：
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('scores.csv')
# 删除成绩列中的空值所在的行
df = df.dropna(subset=['成绩'])
# 将成绩分为 A-E 等级
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
labels = ['E', 'D', 'C', 'B', 'A']
df['等级'] = pd.cut(df['成绩'], bins=bins, labels=labels)
# 按照班级和科目分组，计算每个等级的人数
grouped = df.groupby(['班级', '科目', '等级']).size()
# 计算每个班级和科目的总人数
total = df.groupby(['班级', '科目']).size()
# 计算每个等级的比例
prop = grouped.div(total, level=['班级', '科目'])
# 将多级索引转换为列
prop = prop.reset_index()
# 输出结果
print(prop)
在上述代码中，我们首先删除成绩列中的空值，然后将成绩分为 A-E 等级，使用 cut() 方法将数值分为不同的区间，并为每个区间指定一个标签。
接下来，我们按照班级和科目分组，使用 size() 方法计算每个等级的人数。由于 size() 方法返回的是一个 Series 对象，该对象的索引是多级索引（包含班级、科目和等级三个级别），因此我们需要使用 div() 方法将其除以每个班级和科目的总人数，得到每个等级的比例。在除法运算中，我们使用了 level 参数，指定了班级和科目两个级别，这样就可以按照这两个级别进行除法运算。
最后，我们将多级索引转换为列，输出每个班级每个科目每个等级的比例。