广西学工管理系统与助学贷款数据处理技术实践

小李：最近在做广西学工管理系统的一个模块，主要是处理助学贷款的数据。你有相关经验吗？

小王：当然有！我之前也做过类似的工作。你知道，广西的助学贷款数据量很大，需要高效处理。

小李：是啊，那你是怎么处理这些数据的呢？有没有什么好的方法？

小王：我用的是Python，结合Pandas库来处理和分析数据。比如读取Excel文件、清洗数据、统计贷款人数和金额等。

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小李：那具体代码是怎样的？可以给我看看吗？

小王：当然可以。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取助学贷款数据
df = pd.read_excel('guangxi_student_loan.xlsx')

# 显示前几行数据
print(df.head())

# 统计总人数和贷款总额
total_students = len(df)
total_amount = df['loan_amount'].sum()

print(f"总学生人数: {total_students}")
print(f"总贷款金额: {total_amount} 元")
    

小李：这个代码看起来很实用。那你觉得还有哪些可以优化的地方？

小王：可以加入异常值处理、数据可视化，或者将结果导出为CSV文件，方便后续分析。

小李：明白了，谢谢你的分享！这对我很有帮助。

小王：不客气，希望你在项目中顺利推进！