kayano/analyze_lab_placement_survey
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Takahiro OHKUBO
2026-07-09 07:06:51 +09:00
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+145
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@@ -0,0 +1,145 @@
研究室配属アンケート
86 件の回答
第一希希望研究室86 件の回答
研究室１(バイオプロセス化…研究室2(バイオマテリアル研…研究室3(ソフト材料化学研究室)研究室6(精密有機化学研究室)研究室7(環境調和有機合成研…研究室8(高分子化学研究室)研究室9(セラミックス化学研…研究室10(極限環境材料科学…1/210.5%7%11.6%9.3%15.1%9.3%
研究室１(バイオプロセス化学研究室) 9
研究室2(バイオマテリアル研究室) 6
研究室3(ソフト材料化学研究室) 8
研究室6(精密有機化学研究室) 3
研究室7(環境調和有機合成研究室) 4
研究室8(高分子化学研究室) 13
研究室9(セラミックス化学研究室) 8
研究室10(極限環境材料科学研究室) 7
研究室11(計測化学研究室) 0
研究室12(触媒化学研究室) 2
研究室13(表面電気化学研究室) 1
研究室14(資源反応工学研究室) 5
研究室15(環境化学研究室) 2
研究室16(分子構造解析化学) 1
研究室18(分子集合体化学研究室) 7
研究室19(環境マネジメント工学研究室) 10
研究室１(バイオプロセス化学研究室)
9 件の回答
3003503703803854004010122 (22.2%)2 (22.2%)1 (11.1%)1 (11.1%)1 (11.1%)1 (11.1%)1 (11.1%)
値 カウント
300 2
350 2
370 1
380 1
385 1
400 1
401 1
研究室2(バイオマテリアル研究室)
6 件の回答
210
333
300
350
223
200
研究室3(ソフト材料化学研究室)
8 件の回答
370
300
353
350
390
320
428
0
研究室6(精密有機化学研究室)
3 件の回答
356
395
280
研究室7(環境調和有機合成研究室)
4 件の回答
226
210
392
379
研究室8(高分子化学研究室)
13 件の回答
435
243.04
428
398
410
360
380
240
432
440
317
315
441
研究室9(セラミックス化学研究室)
8 件の回答
360
293
392
220
192
329
391
376
研究室10(極限環境材料科学研究室)
7 件の回答
380
288
300
375
280
310
359
研究室11(計測化学研究室)
0 件の回答
この質問にはまだ回答がありません。
研究室12(触媒化学研究室)
2 件の回答
1
190.9
研究室13(表面電気化学研究室)
1 件の回答
250
研究室14(資源反応工学研究室)
5 件の回答
230
224
235
300
332
研究室15(環境化学研究室)
2 件の回答
258
200
研究室16(分子構造解析化学)
1 件の回答
194
研究室18(分子集合体化学研究室)
7 件の回答
3103503553643694030121 (14.3%)2 (28.6%)1 (14.3%)1 (14.3%)1 (14.3%)1 (14.3%)
値 カウント
310 1
350 2
355 1
364 1
369 1
403 1
研究室19(環境マネジメント工学研究室)
10 件の回答
19159.282002502603200121 (10%)1 (10%)1 (10%)2 (20%)2 (20%)2 (20%)1 (10%)
値 カウント
1 1
9 1
159.28 1
200 2
250 2
260 2
320 1
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Google フォーム
.
Readme.org
+185
View File
@@ -0,0 +1,185 @@
#+TITLE: 研究室配属希望調査 解析スクリプト
#+AUTHOR: Takahiro Ohkubo
#+OPTIONS: toc:2 num:nil
* 概要
Google Forms で実施した3年生の研究室配属希望調査について、フォーム結果
画面からコピーしたテキストを解析し、研究室ごとの希望者数および GPA の
統計量を集計する Python スクリプトです。
Google Forms の管理者権限がなくCSVファイルを直接取得できない場合でも、
結果画面に表示されたテキストをコピーしてファイルに保存することで解析で
きます。
主な処理内容は以下のとおりです。
- Google Forms の結果テキストから研究室番号を抽出
- 各研究室の回答値を抽出
- 在校生と編入生を分類
- 研究室ごとの希望者数を集計
- 在校生 GPA の平均値を計算
- 在校生 GPA の標準偏差を計算
- 元データを Excel ファイルとして保存
* 必要な環境
Python 3 が必要です。
使用する Python パッケージは以下です。
- numpy
- pandas
- openpyxl
必要に応じて以下のようにインストールします。
#+begin_src sh
condat install numpy pandas openpyxl
#+end_src
* 入力データ
Google Forms のアンケート結果画面に表示されたテキストをコピーし、テキ
ストファイルとして保存します。
例えば、
#+begin_example
googleform.txt
#+end_example
というファイル名で保存します。入力データには、以下のような研究室ごとの
回答結果が含まれていることを想定しています。
#+begin_example
研究室10(極限環境材料科学研究室)
7 件の回答
380
288
300
375
280
310
359
#+end_example
また、Google Forms の表示形式によっては、
同じ値が複数回出現する場合に以下のような
「値 / カウント」形式になることがあります。
#+begin_example
値 カウント
300 2
350 2
370 1
380 1
385 1
400 1
401 1
#+end_example
この場合、カウント数に応じて値を展開します。例えば、
#+begin_example
300 2
350 2
#+end_example
は内部的に、
#+begin_example
300
300
350
350
#+end_example
として処理されます。
* 実行方法
#+begin_src sh
./analyze_lab_assignment_survey.py googleform.txt
#+end_src
* 出力
実行すると、研究室ごとの集計結果が標準出力に表示されます。
出力例:
#+begin_example
研究室 在校生 編入生 GPA mean GPA std
----------------------------------------------------
1 9 0 359.6 38.4
2 6 0 269.3 66.3
3 8 1 358.7 42.7
6 3 0 343.7 58.5
7 4 0 301.8 97.1
8 13 0 372.2 72.3
9 8 0 319.1 77.6
10 7 0 327.4 42.6
12 2 1 190.9 -
#+end_example
* 在校生と編入生の判定
このスクリプトでは、回答値について
#+begin_src python
df_["値"] > 10
#+end_src
を満たす回答を在校生の GPA データとして扱います。
したがって、
- 値 > 10 : 在校生の GPA
- 値 <= 10 : 編入生
として分類します。
* GPA の統計量
研究室ごとに、在校生のみを抽出して GPA の平均値と標準偏差を計算します。
平均値：
#+begin_src python
df__["値"].mean()
#+end_src
標準偏差：
#+begin_src python
df__["値"].std()
#+end_src
* 注意事項
- 入力テキストは Google Forms の表示形式に依存します。
- Google Forms 側の HTML やコピー形式が変更された場合、正規表現の修正が必要になる可能性があります。
- 編入生の判定は「値が10以下」という運用上の仮定に基づいています。
- GPA が実際に10以下となる別形式のデータを使用する場合は、判定条件を変更してください。
- 回答値の誤入力は自動修正しません。
- 研究室番号が存在しても回答数が0件の場合、その研究室は出力から除外されます。
* ファイル構成例
#+begin_example
.
├── README.org
├── analyze_lab_assignment_survey.py
└── googleform.txt
#+end_example
実行後：
#+begin_example
.
├── README.org
├── analyze_lab_assignment_survey.py
├── analyze_lab_assignment_survey.xlsx
└── googleform.txt
#+end_example
* ライセンス
研究室内または教育業務での利用を想定しています。
必要に応じてライセンス条件を追記してください。
analyze_lab_placement_survey.py
Executable
+183
View File
@@ -0,0 +1,183 @@
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import re
import pandas as pd
def parse_google_form_results(text):
"""
Google Forms のアンケート結果をコピペしたテキストから、
研究室番号 | 値
の DataFrame を生成する。
Parameters
----------
text : str
Google Forms 結果ページからコピーしたテキスト
Returns
-------
pandas.DataFrame
"""
# 「第一希希望研究室...」の集計部分は除外したいので、
# 最初の個別研究室ブロックから開始する
m = re.search(
r'^研究室\s*[0-9０-９]+.*?\n[0-9０-９]+\s*件の回答',
text,
flags=re.MULTILINE
)
if not m:
raise ValueError("個別研究室ブロックが見つかりません")
text = text[m.start():]
# 各研究室ブロックを取得
pattern = re.compile(
r'^研究室\s*([0-9０-９]+).*?\n'
r'([0-9０-９]+)\s*件の回答\s*\n'
r'(.*?)'
r'(?=^研究室\s*[0-9０-９]+.*?\n[0-9０-９]+\s*件の回答|\Z)',
flags=re.MULTILINE | re.DOTALL
)
rows = []
for match in pattern.finditer(text):
lab_no_str = match.group(1)
n_answers_str = match.group(2)
body = match.group(3).strip()
# 全角数字対応
trans = str.maketrans("０１２３４５６７８９", "0123456789")
lab_no = int(lab_no_str.translate(trans))
n_answers = int(n_answers_str.translate(trans))
# 回答数 0 はスキップ
if n_answers == 0:
continue
# --------------------------------------------------
# Case 1:
# 「値 カウント」表がある場合
#
# 例:
# 値 カウント
# 300 2
# 350 2
# --------------------------------------------------
if re.search(r'^値\s+カウント\s*$', body, flags=re.MULTILINE):
table_part = re.split(
r'^値\s+カウント\s*$',
body,
maxsplit=1,
flags=re.MULTILINE
)[1]
count_rows = re.findall(
r'^\s*(-?\d+(?:\.\d+)?)\s+(\d+)\s*$',
table_part,
flags=re.MULTILINE
)
values = []
for value_str, count_str in count_rows:
value = float(value_str)
count = int(count_str)
values.extend([value] * count)
# --------------------------------------------------
# Case 2:
# 回答値が1行ずつ並んでいる場合
#
# 例:
# 210
# 333
# 300
# --------------------------------------------------
else:
values = []
for line in body.splitlines():
line = line.strip()
if re.fullmatch(r'-?\d+(?:\.\d+)?', line):
values.append(float(line))
# 回答数との整合性チェック
if len(values) != n_answers:
print(
f"警告: 研究室{lab_no}: "
f"回答数={n_answers}, 抽出数={len(values)}"
)
for value in values:
rows.append({
"研究室番号": lab_no,
"値": value
})
df = pd.DataFrame(rows)
# 整数値だけなら見やすくする
if not df.empty:
if (df["値"] % 1 == 0).all():
df["値"] = df["値"].astype(int)
return df
if __name__ == "__main__":
import argparse
par = argparse.ArgumentParser(description="test")
par.add_argument('googleform_str')
args = par.parse_args()
# コピペしたテキストをファイルに保存しておく
with open(args.googleform_str, encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
df = parse_google_form_results(text)
df_r = pd.DataFrame()
for n in np.unique(df["研究室番号"]):
df_ = df.loc[df["研究室番号"] == n, :]
df__ = df_.loc[df_["値"] > 10, :]
ave, std = df__.mean(), df__.std()
df_r.loc[n, "在校生"] = df_.shape[0]
df_r.loc[n, "編入生"] = df_.shape[0] - df__.shape[0]
df_r.loc[n, "GPA mean"] = df__["値"].mean()
df_r.loc[n, "GPA std"] = df__["値"].std()
df_r[["在校生", "編入生"]] = df_r[["在校生", "編入生"]].astype(int)
# 表示用
df_show = df_r.copy()
df_show.index.name = "研究室"
df_show["GPA mean"] = df_show["GPA mean"].round(1)
df_show["GPA std"] = df_show["GPA std"].round(1)
print(
f"{'研究室':>6} "
f"{'在校生':>6} "
f"{'編入生':>6} "
f"{'GPA mean':>10} "
f"{'GPA std':>10}"
)
print("-" * 52)
for n, row in df_r.iterrows():
mean = f"{row['GPA mean']:.1f}"
std = "-" if pd.isna(row["GPA std"]) else f"{row['GPA std']:.1f}"
print(
f"{n:>6} "
f"{int(row['在校生']):>8} "
f"{int(row['編入生']):>8} "
f"{mean:>10} "
f"{std:>10}")
# outfile = __file__.replace(".py", ".xlsx")
# df.to_excel(outfile)
# print(f"{outfile} was created.")