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25-10-23 06:42
小明：最近在研究高校科研管理系统，听说里面有个排行功能，是怎么实现的？
小李：这个排行功能主要依赖于数据统计和排序算法。我们通常会把科研成果、论文数量、项目经费等指标提取出来，然后按一定规则进行排序。
小明：那具体怎么设计功能模块呢？
小李：我们可以分为几个模块：数据采集模块负责从各个子系统获取数据；数据清洗模块用来处理异常数据；计算模块则根据权重对各项指标进行加权计算；最后是展示模块，将结果以排行榜的形式呈现。
小明：有没有具体的代码示例？
小李：当然有。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算科研人员的综合得分并排序：
import pandas as pd
data = {
'name': ['张三', '李四', '王五'],
'papers': [10, 5, 8],
'projects': [3, 2, 4],
'funds': [50, 30, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['score'] = df['papers'] * 0.3 + df['projects'] * 0.2 + df['funds'] * 0.5
df = df.sort_values(by='score', ascending=False)
print(df)
小明：明白了，这样的模块设计能有效支持排名功能。
小李：没错，这种结构化的设计不仅便于维护，也方便后续扩展更多评价维度。
