《Python数据分析与应用案例教程》教案 第10课数据的聚合与分组.docx

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1、课题第10课数据的聚合与分组课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标：（1 ）掌握数据聚合的方法（2 ）掌握数据分组的方法（3 ）掌握字符型数据编码和连续数据离散化的方法（3 ）能对数据进行聚合与分组、编码与离散化等预处理操作素质目标：强化身体健康安全意识，敬畏生命、珍惜生命教学重难点教学重点：字符型数据编码和连续数据离散化的方法教学难点：对数据进行聚合与分组、编码与离散化等预处理操作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敕学设计第1节课：考勤（2 min ） 一问题导入（5 min ）一传授新知（28 min ） 一课堂讨论（10

2、min ）第2节课：问题导入（8 min ） 一传授新知（20 min ）一课堂讨论（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】提出问题在进行数据分析之前要进行数据清洗，除了查找缺失值和重复值，数据清洗 还需要进行哪些操作？【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,讲解数据合

3、并的相关知识数据的聚合【教师】请同学们扫描二维码学习数据的聚合与分组，并回答以下问期：怎么理解数据的聚合和分组？小【学生】扫描二维码、思考、回答问题+【教师】总结学生的回答，并浴解新知数据的聚合和分组是数据分析中比较常见的操作，聚合是指对数据执行某些汇 总操作，如求和、求平均值等；分组是指根据特定的条件将原数据划分为多个组。Pandas提供了 agg（）函数，用于数据的聚合。通过教师讲解、 课堂讨论、多媒体演示等方式，使学 生了解数据预处 理的相关内容，包 括数据聚合与分 组等相关知识计【教师】多媒体出示了 agg()函数的一般格式(详见教材)，并详细讲解各部 分表示的内容DataFrame.

4、agg(func, axis=O)其中，func表示汇总数据的函数，可以为单个函数或函数列表；axis表示函数 作用轴的方向，取0或index表示将函数应用到列，取I或columns表示将函 数应用到行，默认为0。此处需要注意的是，func既可以是Pandas中的内置函数，也可以是自定义函 数。并且，这些函数既可以应用到每一列或行,也可以将多个函数应用到同一列或 行,还可以将不同函数应用到不同的列或行。十【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例3-9(详见教材)的程序编写步 骤：import numpy as npimport pandas as pdarr = np.random.randi

5、nt( 1. 20. size=(3, 3)df= pd.DataFrame(arr. columns=a, b, c)priniC原始数据：n, df)print(每列求和聚合：n df.agg(sum)prim。每列同时求和及平均值聚合：n df.agg(,sum, mean)def rang(arr):#定义函数求极差，即最大值和最小值的差return arr.max() - arr.min()priniC各行分别求和、平均值和极差聚合：n. df.agg(0: sum, 1: mean, 2: rang), axis=l)(详见教材)小【学生】观察、记录、理解【学生】教师演示完成后，学

6、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)小【教师】巡视课堂记录，对学生进行个别指导数据的分组【教师】多媒体出示了 groupby()函数的一般格式(详见教材)，并详细讲解 各部分表示的内容DataErame.groupby(by=None, axis=0, sorl=True)其中，by表示分组条件，通常取列标签或字典；axis表示分组轴的方向，取0 或index表示按行分组，取1或columns”表示按列分组，默认为0 ； sort表示 是否对分组标签进行排序，如果为True则排序,否则不排序，默认为True.如果 by为列标签，则将该列中雌相同的行分为一组；如

7、果by为字典,则将设置为相 同分组标签的列分为一组，此时axis应设置为1。该函数返回一个DataFrameGroupBy对象，它是一个可迭代的对象，可以通过循 环语句查看每一组的数据，还可以根据分组标签通过gecgroupO函数获取对应组的 蝇【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例3-10 (详见教材)的程序编写 步骤：import pandas as pdpd.set op【ion(display.unicode.easi asian widlh, True)df= pd.DaiaFramc(班级:一班丁一班,一班二班丁二班二班姓名：r刘武.王振丁赵胜丁赵霞，方芳丁齐婷1语文：85, 1

8、02, 96, 126, 130, 135,数学:100, 90, 124,123, 140, 109,英语：83, 110, 123, 103, 135, 90)print。原始数据：n df)group 1 = df.groupby (班级)priniC以班级列按行分组：,)for i in group 1:#循环输出分组结果print(i)(详见教材)小【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【学生】聆听、思考、理解、记忆课堂实践(io min)【教师】提出以下问题让学

9、生迸行实践练习：1 .原始数据班级姓名语文数学英语一班丁浩8510083一班王皓10290110一班于颖96124123一班张名126123103一班宋媛130140135一班孙好13510990二班马文12412383二班邵曼123103110二班王美1191351232 .问题描述请按照班级对数据的分组，并按行聚合总成绩【学生】聆听、思考、讨论【教师】总结学生的回答通过课堂实践， 加深学生对数据 聚合与分组的理 解第二节课问题导入(8 min)【教师】提出问题我们已经学习了数据分组聚合的相关知识，那么数据的转换应该如何处理呢？通过提问的方 法，引导学生主动 思考，激发学生的 学习兴趣【学生

10、】聆听、思考、回答问题传授新知(20 min)【教师】总结学生的回答，并引入新知，讲解数蟒专换的相关知识A【教师】请同学们扫描二维码学习数据和的转换，并回答以下问题：怎么理解数据的转换？小【学生】扫描二维码、思考、回答问题小【教师】总结学生的回答，并讲解新知根据数据的取值，可以将数据分为字符型和数值型两大类。在数据分析中，通常 无法对字符型数据进行直接处理，因此需要将字符型数据转换为数值型数据。此外， 连续的数值型数据也常常需要离散化处理。3.4.1 字符型数据的编码计【教师】提出问题：什么是字符型数据？【学生】观察、记录、理解、分析、回答问题小【教师】总结学生的回答，并对程序进行分析字符型数

11、据的编码是指将字符型数据通过编码转换为数值型数据。小【教师】多媒体出示了 get_dummies()函数的一般格式(详见教材)，并详 细讲解各部分表示的内容Pandas提供了 gct_dinnmics()由数，用于字符型数据的编码，其一般格式如下.pandas.gct_dummics(data, prcfix=Nonc, prcfix_scp=_ columns=Nonc, dlypc=Nonc)(1 ) data表示需要编码的数据，可以为数组、Series对象或DataFrame对象。(2 ) prefix表示进行编码处理后列标签的附加前缀，默认为列索引或标签。(3 ) prefix_sep

12、表示附加前缀连接符，默认为。(4 ) columns表示要编码列的标签，为列表，默认为None ,表示对所有列进行 编码.该函数返回一个DataFrame对象。【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例3-H (详见教材)的程序编写 步骤：import pandas as pdpci.set_option(display.unicode.east_asian_width. True)df= pd.DalaFrame(职业，:教师丁司机编辑1城市：北京青岛武汉)print(原始数据：n df)prinl(编码后的数据：n, pd.gct_dummies(df)print(股置附加前缀指定列编码后的

13、数据：n, pd.get_dummies(df, prefix居住地, prefix_sep=-, cokimns=城市)(详见教材)小【学生】观察、记录、理解通过教师讲解 和课堂讨论，使学 生了解数据预处 理的相关知识包 括字符型数据的 编码及连续数据 的离散化十【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字符型数据的编码是指将字符型数据标记为1或0 ,即将指定列的标签和数据组 合成新列的标签，并在该列中将数据所在行标记为I ,其余行标记为0。例如，编码 职业列中第一行的数据教师，即生成标签为“职业_

14、教师的列，并标记该列第 一行为1,其他行为0。连续数据的离散化+【教师】多媒体出示了 cut。函数的一般格式(详见教材)，并详细讲解各部 分表示的内容连续数据的离散化是指将数据划分为几个分段区间。Pandas提供了 cut。函数用 于连续数据的离散化，其一股格式如下。pandas.cut(x, bins, righl=Truc, labcls=None, rctbins=False, precision=3, include_lovest=False)(1 )x表示需要离散化的一维序列。(2 ) bins可以是整数或序列，如果是整数，表示x的范围内等差分段区间的数 量；如果是序列，表示将数据划

15、分为序列元素组成的分段区间，如果元素不在序列中， 则为 NaN.例如，bins = 0,5 JO, 15. 20表示(0,5、(5, 10、(10, 15、(15,20四个分 段区间.(3 ) right表示是否包含区间的右端点，默认为True.(4) labels表示每个分段的标签.(5 ) retbins表示是否返回bins。(6) precision表示分段端点的精确度。(7 ) includeJowest表示是否包含区间的左端点，默认为False.按照教材步骤逐步分析并进行演示例3-12 (详见教材)的程序编写步骤：import numpy as npimport pandas as

16、pdarr = np.random.randinl(i, 100,5)printC一维原始数据：ii. arr)prinl(1等差分段离散化数据：n, pd.cut(arr, bins=5)print(自定义分段离散化数据:n pd.cut(arr, bins=0,20,40,60, 80, 100)prints自定义分段离散化数据，并设置分段标签：n; pd.cut(arr, bins=0,20,40,60, 80, 100, labels=0+, 20+, 40+, 60+, 80+)(详见教材)【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

17、对比程序运行结果(详见教材)小【教师】巡视课堂记录，对学生进行个别指导十【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例3/3(详见教材)的程序编写 步骤：体质指数(BMI)的计算公式为：，其中体重的单位为kg ,身高的单位为n如果BMI小于18.5则为“消瘦，处于18.5(含)24则为“正常”，处于24(含) 28则为“超重，28 (含)以上则为“肥胖”。首先导入学生信息，计算体质指数，并将其添加到列末；然后离散化体质指数 歹1，根据上述标准划分区间，并设置相应的标签；最后对性别列进行编码，并设置附 加前缀及其连接符为空。pd.set_option(display.unicode.east_asia

18、n_vidth, True)df = |xl.read_csv(student_info.csv, index_col=0, encoding=GBK)prime原始数据：n dDdT 体质指数 1 = dfT 体重(kg),/dff 身高(m ) ,1 * 2dff健康状况,=pd cut(dfT体质指数 1 bins=O, 18.5, 24, 28, 50, right=False, includeowest=Truc, labels=消瘦丁正常，超重，肥胖)prime计算并离散化体质指数后的数据：ndf)prini(对性别进行编码，并设置附加前缀及其连接符为空的数据：n, pd.gcl_

19、dunimies(df, prefix-, prcfix_scp=,columns=性别)(详磁材)沙【学生】观察、记录、理解计【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，对学生进行个别指导【提示】教师讲解体制指数的划分【学生】聆听、思考课堂讨论(12 min)【教师】讲解“旗帜引领”部分内容，并提出问题，请同学们分小组讨论什么是全民健身日？你有什么启示？【学生】聆听、结组、思考、讨论、写代码、展示程序代码及运行结果【教师】聆听学生的回答通过课堂讨论， 使学生能够了解 更多关于全民健 身日的知识课堂小结(3 min)【教师】简要总结本节课的要点本节课学习了数据的预处理相关知识，包括数据的聚合与分组，数据的专函等相 关内容，希望大家在课下多加练习，巩固所学知识。【学生】总结回顾知识点总结知识点讥 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(1 )完成课后本章考核3”的习题.(2 )预习时间信息的转换与提取。【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 收能力教学反思本节课效果不错，学生积极参与到教学活动中。数学活动，它是数学活动的核心动力，是一种积极 的思维活动和探索行为，是同化，是探索，是发现，是再创造。