纸质问卷是一种常见的数据收集方式，而Python语言提供了丰富的数据处理和统计分析库，可以帮助我们高效地进行问卷数据的处理和统计分析。本文将从多个方面详细阐述如何使用Python统计纸质问卷数据。
一、读取问卷数据
读取纸质问卷数据是数据分析的第一步。Python中有多种方式可以读取纸质问卷数据，例如使用pandas库的read_csv()函数读取CSV格式的数据。
import pandas as pd
# 读取问卷数据
data = pd.read_csv('questionnaire.csv')
以上代码使用pandas库的read_csv()函数读取名为questionnaire.csv的CSV文件，并将数据保存在变量data中。
二、数据预处理
在进行数据统计分析前，通常需要对数据进行一些预处理，例如清洗缺失数据、删除异常值等。Python提供了能够快速进行数据清洗和处理的工具，例如pandas库。
# 清洗缺失数据 data.dropna(inplace=True) # 删除异常值 data = data[(data['age'] > 18) & (data['age'] < 60)]
以上代码通过dropna()函数清洗缺失数据，并使用条件判断过滤掉年龄不在18到60岁之间的异常值。
三、数据可视化
数据可视化是通过图表和图形展示数据的统计特征和规律，帮助我们更直观地理解和分析数据。Python中有多个强大的数据可视化库，例如matplotlib和seaborn。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制柱状图
sns.countplot(data['gender'])
plt.title('Gender Distribution')
plt.xlabel('Gender')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
以上代码使用seaborn库的countplot()函数绘制题目为'gender'的性别分布柱状图，并使用matplotlib库添加图表标题、坐标轴标签等。
四、数据分析
通过对纸质问卷数据进行统计分析，可以获取有关受访者的统计特征和相关关系。Python中的统计分析库，例如statsmodels和scipy，提供了丰富的统计方法和模型。
import statsmodels.api as sm from scipy.stats import ttest_ind # 进行t检验 group1 = data[data['group'] == 'A']['score'] group2 = data[data['group'] == 'B']['score'] t_statistic, p_value = ttest_ind(group1, group2) # 进行线性回归 x = data[['age', 'education']] y = data['score'] model = sm.OLS(y, sm.add_constant(x)) results = model.fit()
以上代码使用scipy库的ttest_ind()函数进行两个样本的t检验，并使用statsmodels库的OLS()函数进行线性回归分析。
五、数据报告
为了更好地呈现和分享数据分析结果，可以使用Python中的报告生成工具，例如Jupyter Notebook或者Markdown。
# 生成数据分析报告
report = pd.DataFrame()
# 添加统计指标
report['Mean'] = data.mean()
report['Standard Deviation'] = data.std()
# 导出为Markdown格式
report.to_markdown('data_report.md')
以上代码使用pandas库的to_markdown()函数将统计指标导出为Markdown格式的报告。
在本文中，我们使用Python演示了如何统计纸质问卷数据。首先，我们使用pandas库读取了问卷数据；然后，对数据进行了预处理、数据可视化和数据分析；最后，使用报告生成工具生成了数据分析报告。通过这些步骤，我们可以高效地处理和统计纸质问卷数据，得出有关受访者的统计特征和相关关系。