一、数据准备与清洗

1. 数据采集与读取

  • 数据来源：历年录取分数线、一分一段表、院校招生计划等（可通过教育考试院官网或第三方平台获取）。
  • 读取数据：使用Pandas的`read_csv`或`read_excel`函数加载数据，例如：

    • ```python

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv("录取数据.csv")

    ```

  • 处理缺失值：对缺失的分数或位次进行填充或删除，例如用均值填充：

    • ```python

    df['录取线差'].fillna(df['录取线差'].mean, inplace=True)

    ```

    （参考网页46的缺失值处理方法）。

    2. 数据清洗与标准化

  • 重命名列：确保列名清晰，如将“批次线”改为“省控线”。
  • 数据类型转换：将分数、位次等字段转为数值型，便于后续分析：

    • ```python

    df['分数'] = pd.to_numeric(df['分数'], errors='coerce')

    ```

  • 删除重复数据：`df.drop_duplicates(inplace=True)`。

    • 二、关键指标分析与计算

    1. 线差法（录取线差分析）

  • 定义：录取线差 = 院校录取平均分
  • 省控线，用于衡量院校录取难度。
  • 计算示例：

    • ```python

    df['录取线差'] = df['院校平均分']

  • df['省控线']

    • avg_line_diff = df['录取线差'].mean 平均线差参考值

    ```

  • 波动分析：通过计算近3年线差的方差，判断稳定性，建议选择线差波动较小的院校。

    • 2. 位次法（等效位分转换）

  • 等效位分计算：将当前位次转换为往年等效分数，例如：

    • ```python

    假设有一分一段表df_rank，合并数据

    merged_df = pd.merge(df, df_rank, on='分数', how='left')

    ```

  • 等效位分差：分析目标院校历年录取位次与考生当前位次的差距，偏差越小越稳妥。

    • 3. 院校录取趋势分析

  • 分组统计：按院校分组计算最高分、最低分、平均分及线差范围：

    • ```python

    grouped = df.groupby('院校名称').agg({'分数': ['min', 'max', 'mean'], '录取线差': 'std'})

    ```

  • 趋势预测：结合线性回归模型预测未来分数线（需引入`sklearn`库）。

    • 三、数据可视化与策略制定

    1. 分数分布直方图

  • 分析考生分数集中区间：

    • ```python

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.hist(df['分数'], bins=30, edgecolor='black')

    plt.title('分数段分布')

    plt.show

    ```

    （参考网页39的山东高考数据分析案例）。

    2. 录取线差波动图

  • 绘制折线图：展示目标院校近3年线差变化趋势，识别风险：

    • ```python

    plt.plot(df[df['院校名称'] == '目标院校']['年份'], df['录取线差'])

    plt.xlabel('年份')

    plt.ylabel('线差')

    ```

    3. 冲稳保策略制定

  • 冲：选择线差高于考生线差5-10分的院校（参考历史最高线差）。
  • 稳：选择线差与考生线差±5分内的院校（参考平均线差）。
  • 保：选择线差低于考生线差10分以上的院校（参考最低线差）。

    • 四、注意事项

    1. 数据更新：优先使用近3年数据，避免政策或招生计划变化带来的误差。

    2. 批次差异：不同批次的省控线和录取规则不同，需分开分析。

    3. 结合个人因素：专业热度、地域偏好、职业规划等需与数据分析结果综合考量。

    五、工具与代码示例

  • 完整代码框架：

    • ```python

    数据读取与清洗

    df = pd.read_csv("data.csv")

    df.dropna(subset=['分数'], inplace=True)

    df['录取线差'] = df['院校平均分']

  • df['省控线']

    • 等效位分转换（示例）

    df_rank = pd.read_csv("一分一段表.csv")

    df_merged = pd.merge(df, df_rank, left_on='分数', right_on='分数段')

    高考志愿填报必备：利用Pandas分析大学录取数据

    可视化

    plt.figure(figsize=(10,6))

    sns.lineplot(data=df, x='年份', y='录取线差', hue='院校名称')

    plt.title('院校录取线差趋势分析')

    plt.show

    ```

    通过以上方法，考生可系统化分析录取数据，制定科学的志愿填报策略，最大化分数价值。