本文主要是介绍python数据分析-问卷数据分析（地理课），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
学生问卷
分析学生背景：班级分布、每周地理课数量、地理成绩分布
根据问卷，可以知道：
班级分布：
七年级有118名学生。
八年级有107名学生。
每周地理课的数量：
有28名学生每周有1节地理课。
有99名学生每周有2节地理课。
有98名学生每周有3节地理课。
地理成绩分布（假设成绩分段从1到5，1为最低，5为最高）：
15名学生的成绩处于最低分段。
43名学生的成绩处于较低分段。
59名学生的成绩处于中等分段。
62名学生的成绩处于较高分段。
46名学生的成绩处于最高分段。
这些数据为我们提供了学生背景的基本概况，包括他们所在的班级、每周接受地理教育的频率以及地理成绩的大致分布。接下来，让我们分析学生认为地理与哪些科目有联系，以及他们对跨学科主题教学的态度。
读取数据
import pandas as pd# Load the data from the uploaded Excel file
file_path = '254443071_2_初中地理跨学科主题教学现状（学生问卷）_237_225.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)# Display the first few rows of the dataframe to understand its structure
data.head()
# 分析学生背景：班级分布、每周地理课数量、地理成绩分布# 班级分布
class_distribution = data['1、你所在的班级'].value_counts().sort_index()# 每周地理课数量
weekly_geography_classes = data['2、你一周有几节地理课？'].value_counts().sort_index()# 地理成绩分布
geography_grades_distribution = data['3、你的地理成绩在哪个分数段？'].value_counts().sort_index()class_distribution, weekly_geography_classes, geography_grades_distribution
# 分析学生对跨学科主题教学的态度# 喜欢跨学科教学的原因
likes_interdisciplinary_columns = [col for col in column_names if col.startswith('15、')]
likes_interdisciplinary_reasons = data[likes_interdisciplinary_columns].sum().sort_values(ascending=False)# 不喜欢跨学科教学的原因
dislikes_interdisciplinary_columns = [col for col in column_names if col.startswith('16、')]
dislikes_interdisciplinary_reasons = data[dislikes_interdisciplinary_columns].sum().sort_values(ascending=False)likes_interdisciplinary_reasons, dislikes_interdisciplinary_reasons
这些结果揭示了学生对跨学科教学的复杂态度：虽然许多学生认为它能够提高兴趣、加深理解并提高效率，
# 但也有不少学生认为跨学科的内容难以理解或不感兴趣。
# 这为教师在实施跨学科主题教学时提供了重要的反馈：需要寻找方法来简化跨学科内容，使之更易于理解，
# 同时保持学生的兴趣和参与度。此外，也许可以考虑为不同的学生群体提供定制化的跨学科教学方案，以满足他们的不同需求和偏好。
# 设置绘图风格并应用中文字体
sns.set(style="whitegrid", font='KaiTi')# 准备绘图数据
plots_data = [(weekly_geography_classes, "每周地理课的数量分布", "学生人数" ,"节课数量"),(geography_grades_distribution, "地理成绩分布", "成绩分段""学生人数" ),(subject_connections_corrected, "学生认为地理与哪些学科有联系","学生人数" ,"学科" ),(likes_interdisciplinary_reasons, "喜欢跨学科教学的原因","学生人数" ,"原因" ),(dislikes_interdisciplinary_reasons, "不喜欢跨学科教学的原因","学生人数" ,"原因" )
]# 绘制第一个图表
data, title, xlabel, ylabel = plots_data[0]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6),dpi=200)
sns.barplot(x=data.values, y=data.index, ax=ax, palette="viridis")
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_ylabel(ylabel)
plt.show() 
这个柱状图显示了一所学校学生每周地理课程的上课次数分布情况。根据图表，可以看出有98个学生每周上三节地理课，99个学生每周上两节地理课，以及28个学生每周上一节地理课。这些数据反映了学生对地理课程的学习需求，显示了较多学生每周有较多的地理课程安排，而另一部分学生则有更少的地理课程安排。
根据上述数据，我们可以看出学生的成绩分布情况。在60-69分这个成绩段，有62名学生，是人数最多的成绩段；其次是70-79分，有59名学生；而90分以上的高分段有15名学生。这个成绩分布反映了学生在地理课程中的学习表现。较多学生处于60-79分之间，这可能代表着一个中等水平的成绩分布，而较少数量的学生取得了90分以上的高分，这可能反映了学生中的一小部分在地理学科中表现出色的学生群体。
学生认为地理与哪些学科有联系。
subject_connections_df = subject_connections_data.reset_index()
subject_connections_df.columns = ['Subject', 'Count']
subjects_split = pd.DataFrame(subject_connections_df.Subject.str.split('、').tolist(), columns=['Number', 'Subject_Cleaned'])
subject_connections_df['Subject_Cleaned'] = subjects_split['Subject_Cleaned']plt.figure(figsize=(10, 8),dpi=300)
sns.barplot(x='Count', y='Subject_Cleaned', data=subject_connections_df, palette="viridis")
plt.title('学生认为地理与哪些学科有联系')
plt.xlabel('学生人数')
plt.ylabel('学科')
plt.show()
语文选项的数量最多，超过了120。历史选项的数量也很多，大约100。其余选项（F、D、E、C、L、G、K、M、J、I）的数量逐渐减少，其中I（浅黄绿色条形）的数量最少，几乎为0。从这些数据可以看出，学生们认为语文和历史学科与地理学的联系最为紧密，而音乐学科与地理的联系则被认为最弱。这些数据可以帮助教育者了解学生们如何跨学科地思考，可能对于制定课程或者跨学科项目有指导意义。
喜欢跨学科教学的原因。
根据图表上的数据，我们可以看出学生对于跨学科教学方法的看法。大多数学生选择了A选项，学生们认为这种教学方法能够提高他们学习地理的兴趣，这表明学生对于跨学科教学方法产生了积极的认同感。接着是D选项，表示他们认为跨学科教学能够加深他们对知识的记忆与理解。....
教师问卷
根据加载的老师问卷数据，我们可以看到问卷包含了多个问题，这些问题围绕老师个人的教学经历、对于跨学科教学的看法、实践中的情况以及面临的挑战等方面。类似于之前的分析，我们可以从以下几个角度进行分析：
教师背景：每周地理课时数量。
这一数据反映了学生对地理课程的学习需求以及教学资源的分配情况。较多学生选择每周一节地理课，可能是因为他们在时间安排上有其他课程或活动，或者是因为他们对地理课程的需求程度较低。...
跨学科联系：教师认为初中地理与哪些学科关联性较大。
related_subjects_columns = ['4. 您认为与初中地理关联性较大的学科是？(A.语文)', '4 (B.数学)', '4 (C.英语)', '4 (D.物理)', '4 (E.化学)', '4 (F.生物)', '4 (G.道德与法治)', '4 (H.历史)', '4 (I.信息技术)', '4 (J.体育)', '4 (K.美术)', '4 (L.音乐)']related_subjects_data = teacher_data[related_subjects_columns].sum()
related_subjects_data_sorted = related_subjects_data.sort_values(ascending=False)# 绘制老师认为与初中地理关联性较大的学科的条形图
plt.figure(figsize=(10, 8),dpi=300)
sns.barplot(x=related_subjects_data_sorted.values, y=related_subjects_data_sorted.index, palette="viridis")
plt.title('老师认为与初中地理关联性较大的学科')
plt.xlabel('教师人数')
plt.ylabel('学科')
plt.show()
在跨学科教学实践方面，除了考虑学科之间的关联性外，还需要关注学校是否开展跨学科主题教学、教师如何落实跨学科主题教学以及教师认可的跨学科主题教学模式等方面。这些都是促进跨学科教学实践发展和提高教学质量的重要因素。
interdisciplinary_practice = teacher_data['14. 您所在的学校是否开展跨学科主题教学实践？'].value_counts()# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(interdisciplinary_practice, labels=interdisciplinary_practice.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('学校是否开展跨学科主题教学实践')
plt.show()
其中，“1”占了饼图的大部分，有78.8%。由于标题下方的注释指出“1是是”，即大多数受访者表示他们的学校确实开展了跨学科主题教学实践。“2”占了较小的部分，有21.2%，即有五分之一的受访者表示他们的学校没有开展跨学科主题教学实践。
老师教龄分布：
从这个分布可以分析出，教师队伍中经验丰富的老师（6-15年教龄）占据了较大比例，这可能意味着该教育机构有一定比例的稳定和成熟的教师资源。另一方面，教龄超过20年的资深教师相对较少，这可能反映了更高教龄老师的退休或较低的长期保留率。
总结
从学生问卷的数据中，我们可以得出以下结论：
跨学科教学的接受度：学生对于地理老师在课堂上实施跨学科教学的方法给予了积极的评价，特别是在加深知识记忆与理解方面。这表明将地理与其他学科内容结合的教学方法有助于提高学生的学习效率和兴趣....
从老师问卷的数据中，我们可以得出以下结论：
教学内容相关性认知：老师们普遍认为地理学科与某些特定学科的关联性较大，这可能反映了教师对于学科间联结的理解和教学策略。这种认知对于设计跨学科的课程和活动至关重要。教师队伍的教龄结构：教师的教龄分布显示，大多数老师处于6-15年的教龄阶段，这指示了教师队伍中有一定比例的经验丰富的教师。同时，教龄超过20年的老师数量较少，这可能意味着资深老师较难在职场上保持较长时间，或者学校在近年来可能没有大量招聘高教龄的教师。
综上所述，从学生和老师问卷的数据可以看出，跨学科教学在当前教育实践中占据了重要地位，并且教师的专业发展及教学分布已经形成了一定的模式。这些信息对于学校管理层和教育决策者在优化教学资源配置、提升教育质量和促进学生全面发展方面具有重要意义。
数据和代码
数据和完整分析报告
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