近年来，数据分析和可视化已经成为了许多领域中的重要工具。在教育领域中，通过对学生的表现和行为进行数据分析和可视化，可以更好地了解学生的学习状态，发现问题、改进教学，并提高学生成绩。本文将介绍一个 Python 综合案例，使用 Pandas 和 Seaborn 库，对学生的数据进行清洗、预处理和可视化分析，探究学生表现与学习行为之间的关系。通过这个案例，我们可以深入了解 Python 在数据分析和可视化方面的应用，同时也为教育数据分析提供了一种新的思路和方法。
一、获取数据
要读取StudentPerformance.csv文件，可以使用Python中的pandas库。首先需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：
pip install pandas
安装完成后，可以使用以下代码读取StudentPerformance.csv文件：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('StudentPerformance.csv')
print(df.head())
其中，pd.read_csv('StudentPerformance.csv')读取csv文件，并返回一个pandas的DataFrame对象。df.head()输出DataFrame的前5行数据。
二、修改表列名，请将表列名修改为中文。
要将表列名修改为中文，可以使用p
