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教育研究

基于Python+ECharts的高校学生心理健康数据可

视化分析研究

文/杨思瑶冯娟姚亮宇

高校学生心理健康问题日趋复杂的当下，数据可视化分析成为洞悉学生心理状态的重要路径。Python凭借强

大的数据处理能力和算法实现能力，联合ECharts丰富的可视化图表库和交互功能，能够给高校教师深度剖析学

生心理健康数据提供重要支持。文章系统阐述Python与ECharts的技术特性及联合应用意义，着重剖析基于二者

联合应用视野下的高校学生心理健康数据可视化分析策略，在此基础上引出合理应用可视化结果的创新思路，为

高校心理健康教育高质量落实提供决策依据和技术支撑。

关键词：Python；ECharts；高校学生；心理健康；数据可视化

作者简介：杨思瑶（1999.11—）女，汉族，河北省衡水市，本科，研究方向：大数据可视化。

冯娟（1982.2—）女，汉族，山西省运城市，硕士，研究方向：计算机应用技术。

姚亮宇（2000.11—）男，汉族，河北省保定市，本科，研究方向：大数据分析。

基金项目：保定理工学院2023年度校级科研项目（项目名称：基于Python+ECharts的高校学

生心理健康数据可视化分析研究；项目编号：KY202304）

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教育研究

高校学生是社会主义建设者和接班人，且肩负着民族复兴伟大到手的数据往往存在缺失值、异常值与噪声等缺陷，教师不妨

使命，其身心健康关乎国家发展、民族命运，所以需要引起广大教用Python做预处理，重点识别数据中的缺失值，对缺失比例较低的

育工作者的高度关注。近些年，大学生心理健康问题骤增，且呈现字段，结合数据分析特征采用均值、中位数或众数进行填充；针对

出复杂化、多样性特点，高校教育压力持续攀升。该视野下，具备欠缺比重较高且分析影响较小的字段，做删除处理。同时，借助箱

强大数据处理语言的Python和具备强大可视性能力的ECharts强强线图在内的多种方法识别异常值，结合现实情况做修正或剔除处理。

联合，给高校洞察学生心理状况提供关键支持，探索其实际应用，最后，运用正则表达式等工具将数据格式统一并去重，消除重复和

对提升心理健康教育水平有重要意义。无意义数据，提升数据的整体质量，为后续可视化分析做好准备。

（二）数据探索性分析与可视化类型选择

一、Python+ECharts的简介及联合应用意义

将数据预处理后，运用Python做探索分析，初步获悉数据的

（一）简介分布特征、变量间关系等内在信息。运用Matplotlib和Seaborn库绘

Python是一种高级编程语言，具备简洁的语法、丰富的第三方制简单的统计图表，以直方图的形式直观呈现变量的分布形态，且

库和良好跨平台特性，在数据科学领域占据重要位置。在处理数据用箱线图对比不同年级、性别、专业学生的心理健康指标，了解具

环节，Pandas库能够读取、清洗、转换与分析数据，在处理各种结体差异，依托散点图探查变量之间的相关性，或是用热力图见证多

构化与非结构化数据中具备显著优势。此外，NumPy库能够为大规个变量之间的相关系数矩阵。

模数组和矩阵运算提供数值计算方面的支持，进而筑牢数据分析根结合探索性分析结果及其中的分析目标，选择合适的ECharts

基。Scikit-learn库则集合多种机器学习算法，能够将数据分类、回归、可视化类型。若展示不同群体心理健康问题的占比情况，可选用饼

聚类等，可深度挖掘潜在模式和规律。凭借这些优势，Python可高图