科研管理系统
张工：小李，最近我们接到了漳州大学的需求，他们希望借助我们的科研成果管理系统对过去五年的研究成果进行统计分析。
李工：是的，这是一项很有意义的工作。我们可以利用系统中的数据接口提取出所有相关数据，然后使用Python进行处理。
张工：具体怎么操作呢？你能否给我一个简单的例子？
李工：当然可以。首先我们需要从数据库中获取数据，假设我们有一个名为`research_results`的表，它包含了`id`, `title`, `author`, `year`, `category`等字段。
张工：明白了，那么第一步就是连接数据库并查询数据吧。
李工：没错，下面是Python代码示例：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('research.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM research_results WHERE year >= 2018")
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
张工：这段代码看起来很简单，接下来是如何进行数据分析呢？
李工：我们可以先统计每年的研究成果数量，我这里用Pandas库来做这个事情。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(results, columns=['id', 'title', 'author', 'year', 'category'])
yearly_count = df['year'].value_counts().sort_index()
print(yearly_count)
张工：太棒了！这样我们就得到了每年的研究成果数量。如果想要更详细的分类统计，比如按类别分组呢？
李工：当然可以，我们只需要稍微修改一下代码即可。
category_count = df.groupby('category').size()
print(category_count)
张工：听起来非常实用。那么最后一步是如何将这些统计数据展示出来呢？
李工：我们可以使用Matplotlib库来绘制图表，例如柱状图或者饼图。
import matplotlib.pyplot as plt
yearly_count.plot(kind='bar')
plt.title('Research Results by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Results')
plt.show()
张工：太感谢你了，小李！这次的数据统计工作一定会帮助漳州大学更好地了解他们的研究动态。
李工：不客气，这也是我们的职责所在。
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