池州学院本科毕业论文(设计)指导记录
学生 姓名 |
韩至立 |
学号 |
181613129 |
指导教师 |
刘昭忠 张军 |
题目 |
基于大数据的考研数据分析和预测系统的建立 |
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1 |
指导日期: 2022/1/21 指导内容:根据开题答辩老师提出的方法,将数据量适当缩小,减小负担以便顺利完成毕业设计。 |
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2 |
指导日期:2022/2/11 指导内容:进行系统方面的指导,明确所使用的技术和算法。 |
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3 |
指导日期:2022/3/16 指导内容:建议添加调剂相关的功能,让系统变得更加充实。 |
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4 |
指导日期:2022/3/30 指导内容:提出关于调剂功能相关的算法方面的建议,使得能够将调剂相关的功能顺利实现。 |
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5 |
指导时间:2022/4/6 指导内容:强调论文的格式以及文献相关要求。 |
指导教师签名: 学生签名:
注:1.本表中“指导内容”必须是针对论文(设计)的具体内容,提出个性化的指导意见,避免空话、套话,流于形式;2.指导方式可以是面授、网络、电话、书信等方式
核心算法代码分享如下:
# -*- codeing = utf-8 -*-
# Author: Tesla Tech
# :
# @Time: 2022年8月20日15:17:04
# @Author:
# @File: pandasDemo1.py
# @Desc: 导入5类型的分数线
import pandas as pd
import sqlalchemy as sqla
db = sqla.create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3396/kaoyan?charset=utf8')
# 读取csv
df = pd.read_csv('学校分数线5.csv')
# 课程的顺序是 =》 政治、英语、业务课1、业务课2
df.columns = ['year', 'school', 'degree', 'subject','total','the_one','the_three']
df_s2 = pd.DataFrame(df['the_one'])
df_s2.columns = ['the_two']
df_s4 = pd.DataFrame(df['the_three'])
df_s4.columns = ['the_four']
df_final = pd.concat([df,df_s2,df_s4], axis=1)
index = df_final.loc[(df_final.year=='年份')].index.to_list()
print('一些列的标题需要删除', index)
df_final.drop(index, axis=0, inplace=True)
DTYPES = {'total': sqla.types.INTEGER(), 'the_one': sqla.types.INTEGER(),
'the_two': sqla.types.INTEGER(), 'the_three': sqla.types.INTEGER(),
'the_four': sqla.types.INTEGER() }
df_final.to_sql(name="schoolscore", con=db, if_exists='append', index=False, dtype=DTYPES)
# df_final.to_sql(name="tb_schoolline", con=db, if_exists='append', index=False)