《Python数据分析与应用案例教程》教案 第6课Pands库(一).docx

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1、课题第 6 课 Pandas 库(一)课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标:(1 )理解Pandas中两种主要的数据结构(2 )掌握Pandas中选取数据的方法(3 )能使用Pandas创建DataFrame对象,并对数据进行选取(4 )掌握Pandas中保存和导入数据的方法素质目标:打破惯性思维,提高创新意识教学重难点教学重点:Pandas中两种主要的数据结构教学难点:Pandas中选取数据的方法教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材、APP教学设计第1节课:考勤(2 min ) 一问题导入(5 min ) 一传授新知(28 min )

2、一课堂讨论(10 min )第2节课:问题导入(8 min ) 一传授新知(20 min )一课堂实践(12 min )一课堂小结(3 min )一作 业布置(2 min )教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤(2 min)【教师】使用APP进行签到【学生】按照老师要求签到培养学生的组 织纪律性,掌握学 生的出勤情况问题导入(5 min)【教师】提出问题我们已经学习了 Python类库的类型相关知识,除了 NumPy还有哪些类型 的类库?【学生】思考、举手回答通过提问的方 法,了解学生对上 节课知识的掌握 程度,进而引出新 知传授新知(28 min)【教师】总结学生的回答,并引入新知

3、,讲解Pandas库的相关知识2.2.1 Pandas的数据结构Pandas (使用之前须安装)中有两个主要的数据结构:Series对象和DataFrame 据。1 . Series 对象计【教师】提出问题什么是Series对象? Pandas如何创建Series对象?小【学生】聆听、思考、主动回答问题中【教师】总结学生的回答,并讲解新知通过教师讲解、 课堂讨论、多媒体演示等方式,使学 生了解Pandas库 的相关内容,包括 Pandas的两种数 据结构等相关知 识Series对象是一个类似一维数组的数据结构,可以存储整数、浮点数、字符串 等。Series对象的结构由一组索引和与之对应的数据组

4、成,其中,索引默认为整数, 从0开始。索引 数据Z2731。Pandas使用Series类的构造函数Series。来创建Series对象,其一股格式如下。pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, copy=False)其中,data表示传入的数据,可以是列表、字典、数组等,如果默认,则创建 一个空的Series对象;index表示索引的标签,其长度必须与数据的长度相同;dtype 表示数据类型,与NumPy中的数据类型相同。【提示】教师讲解使用index设置索引的标签小【学生】聆听,思考十【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例2-11

5、(详见教材)的程再编 写步骤:impori numpy as np#导入 numpy 库import pandas as pd#导入 pandas 库si =pd.Series(l,4,7,10)prinl(使用列表创建的Series对象si : n si)arr = np.array( 1,4, 7, lOj)s2 = pd.Series(arr, la b V. d)print。使用数组创建的Series对象s2 : n, s2)s3 = pd.Series(a:4, c: 7, d: 10)prinl(使用字典创建的Scries对象$3 : n; s3)(详见教材)十【学生】观察、记录、

6、理解中【学生】教师演示完成后,学生按照教材提示和教师演示进行实际操作, 并对比程序运行结果(详见教材)十【教师】巡视课堂记录,对学生迸行个别指导【提示】教师讲解创建Series对象时,默认整数的数据类型小【学生】聆听,思考2 . DataFramc 对象)【教师】请同学们扫描二维码,回答问题:DataFrame对象是什么? DalaFrame对象的结构是什么样的?/【学生】扫描二维码、思考、回答问题DataFrame对象是一个类似二维数组的数据结构,每列是一个Series对象,不 同的Series对象可以是不同的数据类型。DataFrame对象的结构也是由索引与数据组成,不仅有行索引,还有列索

7、弓I。clc2c3il123i2456i3789i4101112十【教师】多媒体出示DataFrame对象的一般格式(详见教材),并详细讲 解各部分表示的内容Pandas使用DataFrame类的构造函数DalaFrame。来创建DataFrame对象,其一 股格式如下。pandas.DataFramc(dala=None, indcx=Nonc, colurnns=Nonc, dtype=Nonc)其中,data表示传入的数据,可以是列表、数组、字典、Scries对象等,如果默 认,则创建一个空的DataFrame对象;index和columns表示行标签和列标签,其长 度必须与数据的行和列

8、的长度相同;dtype表示数据类型。十【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例2-12 (详见教材)的程序编 写步骤:import pandas as pd#导入 pandas 库index = .王蒙,李珊赵胜丁刘文#定义行标签columns =语文数学/英语#定义列标签给I建字典diet = r语文:u 10, 95. 98, H2,数学,:120, 110. 80, 106,,英语,:105, 108, 100, 97)(详见教材)中【学生】观察、记录、理解中【学生】教师演示完成后,学生按照教材提示和教师演示进行实际操作, 并对比程序运行结果(详见教材)+【教师】巡视课堂记录,对学生进行

9、个别指导十【教师】提出问题对照例2-12程序运行结果,说一说程序是如何运行的?【学生】聆听、思考、主动回答问题)【教师】总结学生的回答,并讲解新知使用字典创建DataFrame对象时,字典的值只能是一维序列或单个的简单数据 类型,如果是一维序列,则所有一维序列的长度要与行数相同;如果是单个数据, 则每行都添加相同的数据。例如,若diet = 语文110,95,98. 1,数学,:1120, 110, 80, 106英语105, 108. 10(). 97班级:高三(I )班,即增加班级”列,值都 为高三(1 )班”,如图2-16所示。使用Series对象创建DataFrame对象时,需 要在创

10、建Series对象时设置列标签。小【提示】教师讲解创建DataFrame对象的方法小【学生】聆听,思考+【教师】多媒体出示DataFrame对象的属性和函数表格(详见教材),并详 细洪解DataFrame对象属性/函 数说明示例values查看所有元素的值df.valucsdtypes查看所有元素的数据类型df.dtypesindex查看或设置所有行标签df.indexcolumns查看或设置所有列标签df.columnsT行列数据转置df.Thead(n)查看前行数据,默认为5df.head。、df.hcad(3)tail(n)查看后行数据,默认为5df.tail。、df.tail(3)sh

11、ape查看行数和列数返回一个元组(加,“)川为行数, 为列数df. shapeinfo查看数据df.info【学生】聆听、思考、理解、记忆课堂讨论(10 min)【教师】提出以下问题让学生分组讨论:直找资料,说一说DataFrame对象可以应用于哪些方面?【学生】聆听、结组、思考、讨论、派代表发表讨论结果【教师】总结学生的回答通过课堂讨论, 加深学生对 DataFrame对象的 理解第二节课问期导入(8 min)【教师】提出问题我们已经学习了 DalaFramc对象的相关知识,那么DalaFramc的数据如何选取 呢?【学生】聆听、思考、回答问题通过提问的方 法,引导学生主动 思考,激发学生的

12、 学习兴趣传授新知(20 min )【教师】总结学生的回答,并引入新知,讲解数据的选取相关内容在DataFrame中,可以按标签或索引选取数据。1 .按标签选取数据1 )直接选取数据*【教师】多媒体出示DataFrame对象直接选取数据的格式(详见教材),并 详细讲解直接选取数据的相关知识通过教师讲解 和课堂讨论使学 生了解数据的选 取的相关内容,包 括直接选取和使 用loc选取数据DaiaFrame对象可以直接使用列标签选取对应的列数据,其一股格式如下。DataFramecolumns其中,columns可以是单个列标签,表示选取单列数据;也可以是多个列标签组 成的列表,表示选取多列数据。还

13、可以直接切片选取数据,其一般格式如下。DataFramecolumns index其中,index是连续的行标签,中间使用:隔开,切片方法与一维数组类似(区 别是含右侧数据)。(详见教材)【提示】教师讲解选取单列数据的方法小【学生】聆听,思考中【教师】按照教材步骤逐步迸行演示例2-13(详见教材)的程再编写步骤:import pandas as pdlist = 110,120,105, 95,110,108, 98,80, 100, 112, 106,97index =王蒙:李珊丁赵胜丁刘文columns”语文数学英语】df = pd.DataFrame(list. index, colum

14、ns)print(1原始数据:n df)(详见教材)小【学生】观察、记录、理解小【学生】教师演示完成后,学生按照教材提示和教师演示进行实际操作,并 对t缩序运行结果(详见教材)计【教师】巡视课堂记录,对学生进行个别指导计【教师】提出问题如何通过布尔型索引按条件选取数据?例如,例2-13中选取语文成绩大于100 且数学成绩大于110的学生的所有成绩?*【学生】聆听、思考、主动回答问题小【教师】总结学生的回答,并讲解新知prinl(选取语文成绩大于100且数学成绩大于110的学生的所有成绩:n叫(dl? 语文口 100)&(dfT数学110)。2)使用loc选取数据【教师】多媒体出示DataFra

15、me对象使用loc选取数据的格式(详见教材), 并详细讲解使用loc选取数据的相关知识DataFrame对象可以使用loc通过行标签选取对应的行数据,其一般格式如下。DataFramc.locindcx 其中,index可以是单个行标签,表示选取单行数据;也可以是多个行标签组成 的列表,表示选取多行;还可以是连续的行标签,中间使用:隔开。(详见教材)【教师】多媒体出示DataFrame对象使用loc切片选取数据的格式(详见教 材),并详细讲解使用loc切片选取数据的相关知识be也可以切片选取数据,其一般格式如下。DataFramc.loclindex. columnscolumns的取值与in

16、dex相同。小【教师】按照教材步骤逐步迸行演示例2-14 (详见教材)的程序编写步骤: import pandas as pdlist = |110, 120, 105, 95, 110,108, 98,80, 100, 112, 106, 97index =王蒙李珊赵胜刘文columns =语文,,数学英语1df = pd.DataFrame(list, index, columns)print(原始数据:W, df)(详见教材)【学生】观察、记录、理解小【学生】教师演示完成后,学生按照教材提示和教师演示进行实际操作,并 对比程序运行结果(详见教材)【教师】巡视课堂记录,对学生进行个别指导2

17、.按索引选取数据计【教师】多媒体出示DataFrame对象使用按索引选取数据的格式(详见教 材),并详细讲解索引选取数据的相关知识DataFrame对象可以使用iloc通过行索引选取对应的行数据,其一般语法格式如 下。DataFrame.ilocindexiloc的使用方法与loc类似,不同的是参数为整数索引.还需要注意的是,使用 :连接起始和终止索引时,不包含终止索引。*【提示】教师讲解选取列数据的方法小【学生】聆听,思考小【教师】按照教材步骤逐步进行演示例2-15(详见教材)的程序编写步骤: import pandas as pdlist = 110,120, 105, 95, 110,

18、108, 98, 80, 1001,(112, 106,97index =王蒙李珊丁赵胜丁刘文columns =语文数学7英语】df = pd.DataFramedist. index, columns)print(原始数据:n df)print(.选取王蒙的所有成绩:n df.ilocOJ)(详瞰材)【学生】观察、记录、理解)【学生】教师演示完成后,学生按照教材提示和教师演示进行实际操作,并 对比程序运行结果(详见教材)【教师】巡视课堂记录,对学生进行个别指导)【提示】教师讲解通过iai选取指定的数据的方法小【学生】聆听,思考【学生】聆听、思考、理解、记录课堂实践(12 min)【教师】提出

19、学习任务,请学生分小组讨论,完成学习任务请同学们运用本节课所学知识创建Series对象并选取数据。【学生】聆听、结组、思考、讨论、写代码、派代表发表讨论结果【教师】聆听学生的回答通过课堂实训, 使学生能够了解 更多关于Pandas 库的知识课堂小结 (3 min)【教师】简要总结本节课的要点本节课学习了 Pandas库的相关知识,包括Pandas库的数据结构,数据的选取等 相关内容,希望大家在课下多加练习,巩固所学知识,为以后的学习打下基础。【学生】总结回顾知识点总结知识点血 固学生对相关知 识的印象作业布置 (2 min)【教师】布置课后作业完成课后本章考核2的习题。【学生】完成课后任务通过课后作业 复习巩固学到的 知识,提高理论接 收能力教学反思本次课让学生了解了 Pandas库的相关知识,在这节课中学生能在互动环节深入沟通,效果不错。教 师多与学生进行深入的沟通和交流,可以发现学生学习中存在的问题并及时纠正,使其掌握科学有效的 学习方法,提高学习的质量和效率。

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