- 北京物资学院录取分数线
北京物资学院2022年的录取分数线在不同地区的分数线是不同的。以下为部分录取分数线：
1. 北京综合类494分。
2. 天津综合类577分。
3. 河北物理类536分。
4. 山西理科479分、文科503分。
5. 辽宁物理类536分。
6. 吉林理科488分、文科531分。
7. 黑龙江理科473分、文科489分。
8. 江苏物理类516分、历史类526分。
9. 浙江综合类576分。
10. 安徽理科482分、文科549分。
请注意，这些数据仅供参考，具体录取分数线可能会有所变化。同时，你也可以关注学校官方发布的最新信息。
相关例题：
为了提供您一个关于北京物资学院录取分数线的例子，我将为您提供一个简化的数据集。请注意，这些数据可能已经过处理和过滤，以适应您的需求。
数据集示例：
| 学生姓名 | 性别 | 省份 | 高考成绩（原始分数） | 是否被录取 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 张三 | 男 | 北京 | 680 | 是 |
| 李四 | 女 | 河北 | 650 | 是 |
| 王五 | 男 | 山东 | 675 | 否 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
1. 选择与北京物资学院录取相关的数据行。在这个例子中，我们只关注那些被北京物资学院录取的学生。
```python
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('admissions_data.csv')
# 过滤出被北京物资学院录取的学生
admitted_students = data[data['是否被录取'] == '是'] & (data['省份'] == '北京')
# 提取录取分数线（最低高考成绩）
admission_score = admitted_students['高考成绩（原始分数）'].min()
print("北京物资学院的录取分数线为：", admission_score)
```
在这个示例中，我们首先加载了数据集，然后使用条件筛选过滤出被北京物资学院录取的学生。接着，我们从这些行中提取出录取分数线（即最低的高考成绩）。最后，我们打印出录取分数线。请注意，这只是一个简单的示例，实际的数据处理过程可能会更复杂，具体取决于您的数据集和需求。
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