使用Matplotlib构建调查响应报告：Likert分数高效统计及现有处理流程的优化咨询

我正在给一个现有应用开发功能，让用户上传Excel文件来可视化调查问题的响应数据。调查包含4个Likert量表问题和2个开放式评论问题，数据结构如下：

Q1     Q2                           Q3       Q4       Q5          Q6
0   Occasionally  Agree                        Agree  comment  comment   Very Well
1     Frequently  Agree                        Agree      NaN      NaN  Moderately
2     Frequently  Agree                        Agree      NaN      NaN        Well
3     Frequently  Agree   Neither Agree nor Disagree  comment  comment  Moderately

目前我通过以下代码来生成一个包含所有问题的列表，每个问题条目包含问题本身、响应选项、Likert量表类型，以及每个响应的出现次数：

def read_responses(xl):
    responses = []
    action = False
    data = pd.read_excel(xl)
    
    for name, values in data.items():
        if name.endswith("?"):
            action = True
        if action == True:
            data_set = {}
            set = values.value_counts(dropna=True).to_dict()
            labels, data = list(set.keys()), list(set.values())
            data_set['question'] = name
            data_set['type'] = id_type(labels)
            data_set["responses"] = labels
            data_set["values"] = data
            responses.append(data_set)
    build_chart(responses)

这段代码会遍历DataFrame，跳过开头几列系统生成的无关信息，然后统计每列中各响应值的出现次数，整理成结构化数据后传给绘图函数用于后续可视化。

最终传递给绘图函数的数据集结构示例如下：

[{'question': 'Q1',
  'type': 'likert',
  'responses': ['Agree'],
  'values': [4]
}]

问题类型由以下函数判定：它会将响应选项的第一个值与预定义的Likert量表选项列表对比，如果该值不在任何一组Likert选项中，就判定为开放式评论问题：

def id_type(response):
    type = 'comment'
    for scale in scales:
        for term in scale:
            if term == response[0]: 
                type = 'likert'
    return type

之后我会把这些数据传给一个用PdfPages和Matplotlib实现的绘图函数，生成PDF报告。我觉得当前的实现已经比较精简了，但还是想做个 sanity check——有没有更通用、更被行业广泛接受的调查响应数据处理方案？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Fennario