基于Python的‘学工系统’与天津地区数据整合实践
2025-07-03 23:48
小李：嘿，小王，我最近在研究学工系统的数据处理，你有没有什么好的建议？
小王：嗯，你可以试试用Python来处理。特别是像Pandas这样的库，对数据清洗和分析很有帮助。
小李：那如果我想把学工系统里的学生信息和天津地区的地理数据结合起来呢？
小王：可以考虑用GeoPandas或者Shapely库，将学生的地理位置信息与天津的地图数据进行匹配。
小李：听起来不错，你能给我一个简单的代码示例吗？
小王：当然可以。比如，先加载学生数据：
import pandas as pd
students = pd.read_csv('students.csv')
print(students.head())
小李：然后呢？
小王：接着加载天津的地理数据，可能是一个GeoJSON文件：
import geopandas as gpd
tianjin_geo = gpd.read_file('tianjin.geojson')
print(tianjin_geo.head())
小李：那怎么把两者结合起来呢？
小王：可以用空间连接的方式，比如：
merged_data = gpd.sjoin(students, tianjin_geo, op='within')
print(merged_data)
小李：明白了，这样就能得到每个学生所在的具体区域了。
小王：没错，这就是数据整合的核心思路。如果你还需要进一步分析，可以继续用Pandas或Matplotlib做可视化。
小李：太感谢了！这对我项目的推进有很大帮助。
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标签：学工系统