Python數(shù)據(jù)預(yù)處理教學(xué)設(shè)計(jì)-Python數(shù)據(jù)處理pandas基礎(chǔ)教學(xué)設(shè)計(jì)

博學(xué)谷——讓IT教學(xué)更簡(jiǎn)單,讓IT學(xué)更有效PAGE一二PAGE二PAGE二《Python數(shù)據(jù)預(yù)處理》初九年級(jí)數(shù)學(xué)教案教學(xué)設(shè)計(jì)課程名稱:Python數(shù)據(jù)預(yù)處理授課年級(jí):二零二X年級(jí)授課學(xué)期:第二學(xué)期教師姓名:某某老師二零二X年一一月課題名稱第三章pandas基礎(chǔ)計(jì)劃學(xué)時(shí)五課時(shí)教學(xué)引入pandas是一個(gè)基于numpy,專門為數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)地庫(kù),該庫(kù)不僅提供了大量地庫(kù)及一些標(biāo)準(zhǔn)地?cái)?shù)據(jù)模型,而且提供了高效操作數(shù)據(jù)集地?cái)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),被廣泛地應(yīng)用到眾多領(lǐng)域。pandas庫(kù)是本書地重點(diǎn)內(nèi)容,本章只為大家介紹一些pandas地基礎(chǔ)功能。教學(xué)目地使學(xué)生認(rèn)識(shí)pandas地?cái)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以采用多種方式創(chuàng)建Series與DataFrame類對(duì)象使學(xué)生認(rèn)識(shí)pandas地索引對(duì)象,可以輕松地創(chuàng)建分層索引使學(xué)生掌握pandas索引地有關(guān)操作,可熟練地使用單層索引與分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)使學(xué)生掌握pandas數(shù)據(jù)排序地方法,可以按索引與值排列數(shù)據(jù)使學(xué)生掌握pandas統(tǒng)計(jì)計(jì)算與描述地方法教學(xué)重點(diǎn)使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)使用分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)繪制圖表教學(xué)難點(diǎn)使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)使用分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)教學(xué)方式課堂教學(xué)以PPT講授為主,并結(jié)合多媒體行教學(xué)教學(xué)過(guò)程第一課時(shí)（Series,DataFrame）一,創(chuàng)設(shè)情景,導(dǎo)入新課（一）大家是否還記得,在我們學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理概述時(shí),提到過(guò)地pandas呢？pandas是一個(gè)基于numpy數(shù)組構(gòu)建,它可以使數(shù)據(jù)預(yù)處理,清洗,分析工作變得更快更簡(jiǎn)單。（二）pandas是如何將數(shù)據(jù)清洗工作變得更快更簡(jiǎn)單呢？pandas能夠快速完成工作,源自于pandas提供地?cái)?shù)據(jù)類型,教師由此講授本節(jié)課知識(shí)。二,新課講解知識(shí)點(diǎn)一-Series教師通過(guò)PPT講解Series結(jié)構(gòu)。（一）Series是一個(gè)結(jié)構(gòu)類似于一維數(shù)組地對(duì)象,該對(duì)象主要由索引數(shù)據(jù)與索引兩部分組成,其數(shù)據(jù)可以是任意類型,比如整數(shù),字符串,浮點(diǎn)數(shù)等。（二）Series類對(duì)象地索引位于左側(cè),數(shù)據(jù)位于右側(cè)。需要說(shuō)明地是,Series類對(duì)象地索引樣式比較豐富,默認(rèn)是自動(dòng)生成地整數(shù)索引（從零開始遞增）,也可以是自定義地標(biāo)簽索引,時(shí)間戳索引等。知識(shí)二-DataFrame教師通過(guò)PPT講解DataFrame結(jié)構(gòu)。（一）DataFrame是一個(gè)結(jié)構(gòu)類似于二維數(shù)組或表格地對(duì)象,與Series類對(duì)象相比,DataFrame類對(duì)象也由索引與數(shù)據(jù)組成,但該對(duì)象有兩組索引,分別是行索引與列索引。（二）DataFrame類對(duì)象地行索引位于最左側(cè)一列,列索引位于最上面一行,且每個(gè)列索引對(duì)應(yīng)著一列數(shù)據(jù)。DataFrame類對(duì)象其實(shí)可以視為若干個(gè)公用行索引地Series類對(duì)象地組合。三,歸納總結(jié)教師回顧本節(jié)課所講地內(nèi)容,并通過(guò)測(cè)試題地方式引導(dǎo)學(xué)生解答問(wèn)題并給予指導(dǎo)。四,課后作業(yè)布置本節(jié)課作業(yè)以及下節(jié)課地預(yù)作業(yè)。第二課時(shí)（索引對(duì)象,使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù),使用分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)）一,復(fù)鞏固教師通過(guò)上節(jié)課作業(yè)地完成情況,對(duì)學(xué)生吸收不好地知識(shí)點(diǎn)行再次鞏固講解。二,通過(guò)需求引入地方式導(dǎo)入新課上節(jié)課主要為大家介紹了Series與DataFrame,接下來(lái),本節(jié)課將為大家介紹索引對(duì)象,使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)與使用分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)。三,新課講解知識(shí)點(diǎn)一-索引對(duì)象教師根據(jù)PPT講解索引對(duì)象。（一）pandas創(chuàng)建Series類對(duì)象或DataFrame類對(duì)象時(shí),既可以使用自動(dòng)生成地整數(shù)索引,也可以使用自定義地標(biāo)簽索引。無(wú)論哪種形式地索引,都是一個(gè)Index類地對(duì)象。（二）Index是一個(gè)基類,它派生了許多子類,Index類地常見(jiàn)子類有Int六四Index,Float六四Index,MultiIndex等。（三）MultiIndex類用于創(chuàng)建分層索引,其主要方法有from_tuples(),from_arrays(),from_product(),from_frame()。知識(shí)點(diǎn)二-使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)教師根據(jù)PPT講解使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)。（一）pandas可以使用[],loc,iloc,at與iat這幾種方式訪問(wèn)Series類對(duì)象與DataFrame類對(duì)象地?cái)?shù)據(jù)。（二）pandas使用"[]"訪問(wèn)數(shù)據(jù)地方式與訪問(wèn)數(shù)組元素地方式類似,其使用方式為:變量[索引]。（三）pandas也可以使用loc與iloc訪問(wèn)數(shù)據(jù),其格式為:變量.loc[索引],變量.iloc[索引]。（四）pandas還可以使用at與iat訪問(wèn)數(shù)據(jù),與前兩種方式相比,這種方式可以訪問(wèn)DataFrame類對(duì)象地單個(gè)數(shù)據(jù),其格式為:變量.at[行索引,列索引],變量.iat[行索引,列索引]。知識(shí)點(diǎn)三-使用分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)教師根據(jù)PPT講解使用分層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù)。（一）單層索引相比,分層索引只適用于[],loc與iloc,且用法大致相同。（二）使用[]方式訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí),需要根據(jù)不同地需求傳入不同層級(jí)地索引,其格式為:變量[第一層索引],變量[第一層索引][第二層索引]。（三）使用iloc與loc地訪問(wèn)數(shù)據(jù)地格式為:變量.loc[第一層索引],變量.loc[第一層索引][第二層索引],變量.iloc[整數(shù)索引]。四,歸納總結(jié)教師帶領(lǐng)學(xué)生回顧本節(jié)課所講地內(nèi)容,并通過(guò)測(cè)試題地方式引導(dǎo)學(xué)生解答問(wèn)題并給予指導(dǎo)。五,課后作業(yè)布置本節(jié)課作業(yè)以及下節(jié)課地預(yù)作業(yè)。第三課時(shí)（重新索引,按索引排序,按值排序）一,復(fù)鞏固教師通過(guò)上節(jié)課作業(yè)地完成情況,對(duì)學(xué)生吸收不好地知識(shí)點(diǎn)行再次鞏固講解。二,通過(guò)需求引入地方式導(dǎo)入新課上節(jié)課主要為大家介紹了索引對(duì)象,使用單層索引訪問(wèn)數(shù)據(jù),使用分成索引訪問(wèn)數(shù)據(jù),接下來(lái),本節(jié)課將為大家介紹重新索引,按索引排序,按值排序。三,新課講解知識(shí)點(diǎn)一-重新索引教師根據(jù)PPT講解重新索引。（一）重新索引是重新為原對(duì)象設(shè)定索引,以構(gòu)建一個(gè)符合新索引地對(duì)象。（二）pandas使用reindex()方法實(shí)現(xiàn)重新索引功能,該方法會(huì)參照原有地Series類對(duì)象或DataFrame類對(duì)象地索引設(shè)置數(shù)據(jù):若該索引存在于原對(duì)象,則其對(duì)應(yīng)地?cái)?shù)據(jù)設(shè)為原數(shù)據(jù),否則填充為缺失值NaN。知識(shí)點(diǎn)二-按索引排序教師根據(jù)PPT講解按索引排序。pandas提供了一個(gè)sort_index()方法,使用sort_index()方法可以讓Series類對(duì)象與DataFrame類對(duì)象按索引地大小行排序。知識(shí)點(diǎn)三-按值排序教師根據(jù)PPT講解按值排序。pandas可以使用sort_values()方法將Series,DataFrmae類對(duì)象按值地大小排序。四,歸納總結(jié)教師帶領(lǐng)學(xué)生回顧本節(jié)課所講地內(nèi)容,并通過(guò)測(cè)試題地方式引導(dǎo)學(xué)生解答問(wèn)題并給予指導(dǎo)。五,課后作業(yè)布置本節(jié)課作業(yè)以及下節(jié)課地預(yù)作業(yè)。第四課時(shí)（常見(jiàn)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算,統(tǒng)計(jì)描述,繪制圖表）一,復(fù)鞏固教師通過(guò)上節(jié)課作業(yè)地完成情況,對(duì)學(xué)生吸收不好地知識(shí)點(diǎn)行再次鞏固講解。二,通過(guò)需求引入地方式導(dǎo)入新課上節(jié)課主要為大家介紹了重新索引,按索引排序與按值排序,接下來(lái),本節(jié)課將為大家介紹常見(jiàn)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算,統(tǒng)計(jì)描述,繪制圖表。三,新課講解知識(shí)點(diǎn)一-常見(jiàn)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算教師根據(jù)PPT講解常見(jiàn)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算。（一）常見(jiàn)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算包括計(jì)算與,均值,最大值,最小值,方差等。（二）pandas為Series類對(duì)象與DataFrame類對(duì)象提供了一些統(tǒng)計(jì)計(jì)算地函數(shù),常見(jiàn)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算函數(shù)有sum(),mean(),max(),min(),count()等。知識(shí)點(diǎn)二-統(tǒng)計(jì)描述教師根據(jù)PPT講解統(tǒng)計(jì)描述。如果希望一次描述Series類對(duì)象或DataFrame類對(duì)象地多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo),如均值,最大值,最小值等,那么可以使用describe()方法實(shí)現(xiàn),而不用逐個(gè)調(diào)用統(tǒng)計(jì)計(jì)算函數(shù)。知識(shí)點(diǎn)三-繪制圖表教師根據(jù)PPT講解繪制圖表。pandas地DataFrame類對(duì)象與Series類對(duì)象提供了一個(gè)簡(jiǎn)單地繪制圖表地方法plot(),通過(guò)該方法可以繪制箱形圖,條形圖等。四,歸納總結(jié)教師帶領(lǐng)學(xué)生回顧本節(jié)課所講地內(nèi)容,并通過(guò)測(cè)試題地方式引導(dǎo)學(xué)生解答問(wèn)題并給予指導(dǎo)。五,課后作業(yè)布置本節(jié)課作業(yè)以及下節(jié)課地預(yù)作業(yè)。第五課時(shí)（上機(jī)練）上機(jī)練主要針對(duì)本章需要重點(diǎn)掌握地知識(shí)點(diǎn),以及在程序容易出錯(cuò)地內(nèi)容行練,通過(guò)上機(jī)練可以考察同學(xué)對(duì)知識(shí)點(diǎn)地掌握情況,對(duì)代碼地熟練程度。上機(jī)一:（考察知識(shí)點(diǎn):pandas庫(kù)地基本使用）形式:單獨(dú)完成題目:在計(jì)算機(jī)上安裝pandas庫(kù),要求如下: