小明：最近我们学校在推进科研管理系统，听说这个系统对科研绩效评估有帮助？

小李：是的，系统可以自动化收集和分析科研数据，比如论文发表、项目立项、专利申请等，直接提升绩效评估的效率。

小明：那系统是怎么实现的呢？有没有具体的代码可以参考？

小李：我们可以用Python写一个简单的数据统计模块。例如，下面是一个读取科研成果并计算绩效分数的例子：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('research_data.csv')

def calculate_performance(row):

score = 0

if row['paper'] > 0:

score += row['paper'] * 10

if row['project'] > 0:

score += row['project'] * 20

return score

df['performance_score'] = df.apply(calculate_performance, axis=1)

print(df[['name', 'performance_score']])

小明：这代码看起来不错，但贵阳这边的高校有什么特别的应用吗？

小李：贵阳的高校更注重本地化应用，比如结合大数据分析，优化资源分配，提高科研产出效率，从而提升整体科研绩效。

小明：明白了，看来系统的开发不只是技术问题，还要考虑实际应用场景。

小李：没错，科研绩效的提升需要技术与管理的双重支持。