根据开课单位进行分组，并统计每个单位的考试数量

import pandas as pd# 读取Excel表格
df = pd.read_excel("./Datasets/file.xlsx")# 根据开课单位进行分组，并统计每个单位的考试数量
exam_count = df.groupby('开课单位')['课程号'].nunique()# 输出统计结果
print(exam_count)

开课单位
东北亚学院 5
交通学院 7
人工智能学院 8
公共化学教学与研究中心 5
公共外交学院 5
公共外语教育学院 24
公共数学教学与研究中心 37
公共物理教学与研究中心 7
公共计算机教学与研究中心 1
动物医学学院 8
动物科学学院 9
化学学院 20
哲学社会学院 16
商学与管理学院 3
商学与管理学院A 19
商学与管理学院B 19
基础医学院 16
数学学院 16
机械与航空航天工程学院 21
材料科学与工程学院 7
植物科学学院 15
汽车工程学院 6
物理学院 14
生命科学学院 5
电子科学与工程学院 21
考古学院 2
艺术学院 4
行政学院 12
计算机科学与技术学院 16
软件学院 20
通信工程学院 21
食品科学与工程学院 9
Name: 课程号, dtype: int64

统计xxx个学院，共有xxx门线下考试课程，共有xxx个考场，共有xxx人次参加考试

import pandas as pd# 读取Excel表格
df = pd.read_excel("./Datasets/file.xlsx")# 统计全校学院数量
college_num = df['开课单位'].nunique()# 筛选线下考试课程
offline_courses = df['课程号'].nunique() #df[df['考试类型'] == '线下']# # 统计专业课考试课程数量
# major_courses = offline_courses[offline_courses['课程类型'] == '专业课']['课程名称'].nunique()# # 统计公共课考试课程数量
# public_courses = offline_courses[offline_courses['课程类型'] == '公共课']['课程名称'].nunique()# # 统计必修考试课程数量
# compulsory_courses = offline_courses[offline_courses['选修/必修'] == '必修']['课程名称'].nunique()# # 统计选修考试课程数量
# elective_courses = offline_courses[offline_courses['选修/必修'] == '选修']['课程名称'].nunique()# 统计考场数量
exam_rooms = df['考场'].count()# 统计考试学生人次
exam_students = df['考试人数'].sum()# 输出统计结果
print("全校有{}个学院".format(college_num))
print("共有{}门线下考试课程".format(offline_courses)) #(len(offline_courses)))# print("其中，专业课考试课程{}门，公共课考试课程{}门".format(major_courses, public_courses))
# print("必修考试课程{}门，选修考试课程{}门".format(compulsory_courses, elective_courses))
print("共有{}个考场".format(exam_rooms))
print("共有{}人次参加考试".format(exam_students))

全校有32个学院
共有398门线下考试课程
共有2975个考场
共有94968人次参加考试