李老师：张同学，最近我们学校在推进信息化建设，特别是科研信息管理系统。你对这个系统有了解吗？
张同学：李老师，我了解一些。科研信息管理系统主要是用来管理科研项目、成果和人员信息的，对吧？
李老师：没错。现在我们师范大学也在使用这样的系统，而且它还具备数据统计的功能。这对我们分析科研趋势、评估研究成果非常有帮助。
张同学：听起来挺有用的。那这个系统是怎么进行数据统计的呢？是不是需要编程实现？
李老师：是的，数据统计功能通常需要后端开发来支持。比如，我们可以用Python写一些脚本来处理数据，然后通过数据库查询和可视化工具展示结果。
张同学：那我可以尝试写一段代码来演示一下吗？
李老师：当然可以！不过要确保代码结构清晰，同时也要注意数据安全和权限控制。
张同学：好的，那我先从连接数据库开始，然后查询科研项目的数量和类型。
李老师：很好。你可以使用SQL语句来查询数据，然后用Python的Pandas库进行数据分析，最后用Matplotlib或Seaborn进行可视化。
张同学：那我先写一个连接MySQL数据库的示例代码。
李老师：好的，这里是一个简单的例子：
import mysql.connector
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
password="123456",
database="research_system"
)
# 查询科研项目数据
cursor = db.cursor()
query = "SELECT project_type, COUNT(*) AS count FROM projects GROUP BY project_type;"
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
# 将结果转换为DataFrame
df = DataFrame(results, columns=["project_type", "count"])
# 可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(df["project_type"], df["count"])
plt.xlabel("Project Type")
plt.ylabel("Count")
plt.title("Research Project Distribution by Type")
plt.show()
张同学：这段代码看起来很基础，但能显示不同类型的科研项目数量。如果我想进一步分析，比如按年份统计呢？
李老师：那你可以在SQL中加入年份字段，并按照年份分组。例如：
query = "SELECT year, project_type, COUNT(*) AS count FROM projects GROUP BY year, project_type;"
张同学：明白了。那如果我要生成一个Excel文件，供领导查看呢？
李老师：可以用Pandas的to_excel方法，将DataFrame保存为Excel文件。
张同学：那我再加一段代码试试。
李老师：好的，这里是修改后的代码：
import mysql.connector
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 连接数据库
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
password="123456",
database="research_system"
)
# 查询科研项目数据（按年份和类型分组）
cursor = db.cursor()
query = "SELECT year, project_type, COUNT(*) AS count FROM projects GROUP BY year, project_type;"
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
# 将结果转换为DataFrame
df = DataFrame(results, columns=["year", "project_type", "count"])
# 按年份和类型排序
df_sorted = df.sort_values(by=["year", "project_type"])
# 生成Excel文件
df_sorted.to_excel("research_data.xlsx", index=False)
# 可视化
plt.figure(figsize=(10, 7))
for year in df_sorted["year"].unique():
subset = df_sorted[df_sorted["year"] == year]
plt.plot(subset["project_type"], subset["count"], label=str(year))
plt.xlabel("Project Type")
plt.ylabel("Count")
plt.title("Research Project Trends by Year")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
张同学：这样就能生成Excel文件，还能看到每年的项目变化趋势。看来数据统计真的很有用。
李老师：没错。科研信息管理系统不仅提高了数据管理的效率，还为决策提供了可靠的数据支持。
张同学：那如果我想更深入地分析，比如项目经费、负责人等信息呢？
李老师：那就需要扩展数据库设计，添加更多字段，如经费金额、负责人姓名、所在学院等。然后在查询时加入这些字段。
张同学：明白了。那我可以继续优化代码，增加更多的分析维度。
李老师：是的，信息化手段可以帮助师范大学更好地管理和分析科研数据，提升整体科研水平。
张同学：谢谢李老师，我现在对科研信息管理系统有了更深的理解，也知道了如何用代码进行数据统计。
李老师：不客气，希望你在实践中不断进步，为学校的科研管理工作贡献力量。
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