《Python数据分析与应用案例教程》教案 第7课Pands库（二）.docx

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1、课题第7课 Pandas库(二)课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标：(1 )掌握Pandas中修改、增加和删除数据的方法(2 )掌握Pandas中保存和导入数据的方法(3)能使用Pandas对数据进行选取、修改、增加、删除、保存和导入操作素质目标：提高选择合适方法解决不同问题的能力教学重难点教学重点：Pandas中修改、增加和删除数据的方法教学难点：使用Pandas对数据进行选取、修改、增加、删除、保存和导入操作教学方法案例分析法、问答法、讨论法、i并授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材、文旌课堂APP教学设计第1节课：考勤(2 min ) 一问题导入(5 min ) 一

2、传授新知(28 min ) 一课堂实践(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】使用文旌课堂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

3、min )【教师】总结学生的回答，并引入新知，讲解Pandas库的相关知识数据的改、增、删【教师】请同学们扫描二维码学习数据的改、增、删)【学生】扫描二维码、思考1 .数据的修改DataFrame对象中数据的修改包括修改索引和数据。1 )修改索引修改索引可以通过DataFrame对象的属性和函数两种方法实现。【教师】多媒体出示通过index和columns属性直接赋值的一般格式(详 见教材)，并详细讲解各部分表示的内容通过教师讲解、 课堂讨论、多媒体演不等方式，使学【教师】提出学习任务：对匕维序结果，进行程序分析。【学生】观察、记录、理解、分析、回答问题【教师】总结学生的回答，并讲解新知从教育

4、业和房地产业2016-2020年的平均工资可以看出，这5年两个行业城 镇单位的平均工资都在增长，但教育业的涨幅比较明显。2020年平均工资大于120 000的行业有信息传输、计算机服务和软件业，金融业,科学研究、技术服务和地质 勘查业;2020年平均工资小于50 000的行业有农、林、牧、渔业，以及住宿和餐 饮业。从这两项数据可以看出，行业之间平均工资差距较大，信息传输、计算机服务 和软件业最高，住宿和餐饮业最低，除了住宿和餐饮业，其他行业都有不同程度的增 长.【学生】聆听、思考、理解、记录课堂实践(12 min)【教师】讲解课堂实训的目标及实训内容，请学生分小组完成实训目标1 .实训目标(i

5、 )练习导入Excel文件中的数据，以及将数据保存到Excel文件中。(2 )练习使用Pandas删除和增加数据。2 .实训内容(1 )导入城镇单位就业人员年平均工资.xlsx文件按登记注册类型”工作表 中的数据.(2 )删除数据来源：国家统计局行的雌。(3 )在最后熠加一行数据，数据为2001-2020年外商投资单位就业人员的年平 均工资歹闲112089, 106604, 99367, 90064, 82902, 76302, 69826, 63171, 55888, 48869,41739, 37101, 34250, 29594,26552,23625,22250,21016, 1940

6、9, 17553.(4 )将修改后的数据保存到“按登记注册类型城镇单位就业人员年平均工资.xlsx 文件中。【学生】聆听、结组、思考、讨论、写代码、派代表发表讨论结果【教师】聆听学生的讨论结果通过课堂实训， 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总结知识点巩 固学生对相关知本节课学习了 Pandas库的相关知识，包括DataFrame数据的改、增、删，数据 的保存与导入等相关内容，希望大家在课下多加练习，巩固所学知.【学生】总结回顾知识点识的印象作业布置 (2 min )【教师】布置课后作业(1 )完成课后本章考核2”的习题。(2 )预

7、习下数据清洗的内容。【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学生接触了新的知识，学习兴趣较高。不过知识点较多，全部消化还是比较难。在教学中， 教师要将学生作为教学的主体，时刻关注学生学习成绩、方法等各方面的变化，引导学生从被动学习转 为自主学习和思考，从而提高学习的积极性和主动性，生了解Pandas库 的相关内容，包括 Pandas的数据改、 增、删，数据的保 存与导入等相关 知识（I ）通过index和columns属性直接赋值实现，其一般格式如下。DataFrame. index = index_newDataFrame.columns =

8、columns_new其中，index_new和columns_new表示修改后的行和列标签列表,它们的长度 必须和行数和列数相同。例如：df.index = Iindexl, index2 index3,#修改行标签df.columns = column 1. column?, columns #修改列标签）【教师】多媒体出示通过rename。函数赋值的一般格式（详见教材），并 详细讲解各部分表示的内容（2 ）通过rename。函数实现，具一般格式如下。DataFrame.rename（dic（, axis=index inplace=False）其中，diet表示字典，键为原标签，值为修改

9、后的标签，可以设置一个或多个； axis表示修改行标签或列标签，如果取index或0则修改行标签，如果取columns 或1则修改列标签,默认为index ； inplacc表示是否修改原DataFrame对象的标 签，如果为True则修改,不返回一个新对象,如果为False则不修改，返回一个新 对象，默认为False.（详见教材）2）修改数据小【教师】提出问即举例说明如何修改数据？十【学生】聆听、思考、主动回答问题【教师】总结学生的回答，并讲解新知修改数据即将选取的数据直接赋新值.新值如果为单个数据，则赋重复值，如 果为列表、元组或数组等，则须与选取的数据形状相同。例如：dfT,c l=il

10、#将c 1列的数据都赋重复值11dflcllll.44, 77, 1010#将。1 列的缄赋值df.locrir）= |ll,22, 33#将11 行的数据赋值#将第I行和第2行的第1列和第2列的数据赋值df.ilocHO, =22, 44.55JJ中【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例216 （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 =王蒙丁李珊赵胜刘文columns =语文，数学，英语df = pd.DataFrame（list, inde

11、x, columns）dfl = df.rename（ 英语：政治, axis=columns）dfl1政治/ = 85,88,70,73print（原始数据：n; df）print（修改英语列为政治列后的数据：H, dfl）(详见教材)+【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)计【教师】巡视课堂记录，对学生进行个别指导2.数据的增加DalaFrame对象中辘的增加包括按列和按行增加数据。1 )按歹1J增力口数据)【教师】提出问题举例说明如何按列增加数据?A【学生】聆听、思考、主动回答问题计【教师】总结学生的回答，

12、并讲解新知按列增加数据可以通过以下两种方法来实现。(1 )直接赋值，在DataFrame对象最后增加一列.此种方法最为简单，其一股 格式如下。DataFramelcolumn_new = value其中，column_new表示增加列的标签，如果与已经存在的列标签相同，则会修 改数据；value表示增加的数据。value可以为单个数据，表示增加重复值；也可以 为列表、元组或数组等，其数据形状必须与原数据列相同。例如：dflc4J = 11#增加重复值的列dfrc5 = l,l2, 13, 14# 增加列(2 )在指定位置插入一列。此种方法通过insert。函数实现，其一般格式如下。DataFr

13、ame.insert(loc. column, value. ailow_duplicates=False)其中,loc表示第几列，取整数，从。开始；column表示列标签；aUow_duplicates 表示是否允许列标签重复，如果为True则允许，否则不允许，默认为False.例如：#在第1列插入标签为c4的列，且不允许列标签重复df.insen(O, c4, 11, al Io w_dupl icates=Fal se)#在第1列插入标签为cl的列，且允许列标签重复df.insert(O, c 1. 11, 12. 13. 14, al 1 ow_dup 1 icates=True)【提

14、示】教师讲解allow_duplicates标签【学生】聆听，思考2)按行增加数据计【教师】提出问题举例说明如何按行增加数据？小【学生】聆听、思考、主动回答问题引【教师】总结学生的回答，并讲解新知按行增加数据是在DataFrame对象末尾增加一行，可以通过ioc来实现增加一行 数据，其一股格式如下。DataFrame.locI index_new = value其中,index_new表曲加的行标签。此方法与通过直接赋值按列增加数据均以。例如：dflocliSl = 11df.loc|i6| = ll, 12, 131小【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例2-17 （详见教材）的程序编写步

15、骤：使用loc在DataFrame对象末尾增加一行“王琳”成绩，然后使用insert。函数 在第3列增加一列“政治”成绩import pandas as pdlist= 110, 120,105, 95,110,108, 98,80, 100, 112, 106, 97Jindex =王蒙李珊丁赵胜刘文columns =语文数学/英语1df = pd.DalaFramc（lis（, index, columns）printC原始数据：n dl）df.loc王琳】=90, 100, 80print（增加王琳行后的数据：n：d。df.insert（2,政治85, 88. 70, 73, 77）pr

16、inlC再增加政治”列后的数据：W,df）（详见教材）十【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3.数据的删除小【教师】提出问题举例说明如何删除数据？中【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DataFrame对象中数据的删除主要通过drop。函数实现，其一般格式如下。DataFrame.drop（labels=None. axis=0, index=None, coiumns=None, inplace=False） 其中，labels表示行标

17、签或列标签；axis表示按行或列删除数据,如果为0 ,则 按行删除，如果为1 ,则按列删除，默认为0 ；index表示行标签，即按行删除columns 表示列标签，即按列删除；inplacc表示是否删除原DataFrame对象的数据，如果为 True ,则删除，不返回一个新对象，如果为False ,则不删除，返回一个新对象，存 储删除后的数据，默认为False,例如：# 在原数据上删除ii行df.dropdil, inplace=True)删除il行和i2行，返回新对象 dfl =df.drop(index=ii, i2)# 在原数据上删除cl列df.drop(cr, axis=l. inpl

18、ace=True)# 删除Cl列和c2列，返回新对象dt2 = df.drop（columns=lcr, c2）小【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例2-17 （详见教材）的程序编 写步骤：删除赵胜行，然后删除英语歹Iimport pandas as pcilist = 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（iist. index, columns）print。原始数据：n df）ddrop（赵胜I，inplace=Tr

19、ue）print（删除赵胜”行后的数据：W,df）df = df.drop（columnS=英语,）print。再删除英语列后的数据：W.df）（详见教材）小【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）小【教师】巡视课堂记录，对学生进行个别指导数据的保存与导入小【教师】请同学们扫描二维码学习数据的保存计【学生】扫描二维码、思考1 .保存和导入文本数据*【教师】提出问题什么是文本文件？）【学生】聆听、思考、主动回答问题+【教师】总结学生的回答，并讲解新知文本文件由于结构简单，广泛用于存储信息。它一般使用Tab键、空格、

20、逗号、 分号等分隔符来分隔数据。常见的文本文件格式有CSV和TXT ,其中，CSV文件 是一种纯文本文件，默认的分隔符为逗号，可以使用田可文本编辑器进行编辑，它 支持追加模式。1 ）保存文本数据计【教师】提出问题如何保存文本数据？讣【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KCSV（）函数用于将DataFrame中的数据保存到文本文件中，其一般格式如下.DataFrame.to_csv(filepath_or_buffer=None, sep=, columns=None, header=True. index=True, inode=w, encoding=None

21、)其中，filepaih_or_buffer表示文件路径；sep表示分隔符，默认为，；columns 表示要保存列的标签，为列表，默认保存所有列；header表示是否保存列标签；modc 表示写入文件模式；encoding表示编码方式，默认为UTF-8。例如，将DataFrame对象df中的数据保存到lest.csv”文件中，代码如下。样将df中的数据保存到lesl.csv文件中，路径为当前工作目录df.to_csv(test.csv)中数据的cl和c2列保存到iest.csv文件中df.to_csv(tcst.csv, colunins=,cr, c2)2)导入文本数据中【教师】提出问即举例

22、说明如何导入文本数据?小【学生】聆听、思考、主动回答问题计【教师】总结学生的回答，并讲解新知read_csv()函数用于从文本文件中导入数据，并返回一个DataFrame对象，其一 般格式下。pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=, index_col=None, encoding=None)其中，index_col表示指定行标签，如果为0则指定文件的第1列为行标签.例如，从“sl.csv”文件中导入数据，并将返回的DaiaFrame对象赋给df,代 码如下。df = pd.read_csv(test.csv index_col=0)*【教师】按照教材

23、步骤迸行演示例2-14 (详见教材)的程序编写步骤：#导入pandas库import pandas as pddata = 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df = pd.DataFrame(data, index, columns)prinl(保存的数据：n, df)#将数据保存到Score.csv文件中，并指定编码格式为GBKdf.to_csv(Score.csv encoding=GBK)#从Score.csv”文件中导入数据dfl = pd.

24、read_csv(Score.csv. index_col=0. encoding-GBK)prime导入的数据：H,dfl)(详见教材)【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】教师讲解打开数据的方法【学生】聆听，思考2 .保存和导入Excel数据计【教师】请同学们扫描二维码学习保存和导入Excel数据小【学生】扫描二维码、思考、学习Excel是比较常见的以二维表格存储数据的工具，它的文件扩展名有.xls和 H.xlsxH两种，Pandas同时支持这两种格式。I )保

25、存Excel数据十【教师】提出问题举例说明如何保存数据？中【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to_excel()函数用于将DataFrame中的数据保存到Excel文件中，其一般格式如DataFrame.to_excel(excel_writer. sheet_name=Sheet Ina_sep=, columns=None, headei-True. index=True)其中，excel_writer表示文件路径或Excel Writer对象；sheet_name表示指定的工 作表名，默认为Sheet 1 ； na_sep表示缺失数据的表示方式，默认为空

26、；其他参 数可参考to_csv()函数.如果将数据保存在Excel文件的一个工作表中，lo_excel()函数的使用方法与 to_csv()函数类似；如果将数据保存在多个工作表中，则需要使用ExcelWriter对象。例如，将DataFrame对象df中的数据分别保存到“test.xlsx”文件的“Sheeil 和Shccl2工作表中，代码如下。writer = pd.ExcelWriterCtest.xlsx) #创建 ExcelWriter 对象df.to_cxccl( writer)#将缄保存到默认的Shccll中2 )导入Excel数据A【教师】提出问题举例说明如何导入Excel数据？

27、计【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rcad_excel()函数用于从Excel文件中导入数据，并返回一个DataFrame对象， 其一般格式如下。pandas.read_excel(io, sheet_narne=O, index_col=None)其中，i。表示文件路径或文件对象；sheel_name表示指定的工作表名或索引(从 0开始)，可以为None,字符串、整数、字符串列表或整数列表，默认为0 ,当为 列表时，表示导入多个工作表的数据，返回DaluFramc对象组成的字典。例如，从lest.xlsx”文件中导入数据，并将返回的DataFrame对象赋

28、给df，代 码如下.# 导入test.xlsx”文件中的数据df = pd.read_excel(test.xlsx)# 导入lestxlsx”文件的Shcel2”工作表中的数据df = pd.read_excel(test.xlsx, sheet_name=Sheet2)# 导入test.xlsx”文件的第1个工作表和Sheet2工作表中的数据df = pd.rcad_cxcel(test.xlsx, shect_name=0, Shcct2)十【教师】按照教材步骤逐步分析并进行演示例2-14 (详见教材)的程序编 写步骤：import pandas as pd#导入 pandas 库dat

29、a = 110, 120, 105, 95, 110, 108, (98, 80, 100, 112, 106,97index =王蒙李毗，赵胜丁刘文columns =语文丁数学英语df = pd.DataFrame(data, index, columns)print(保存到score 1工作表中的数据：n. df)writer = pd.ExcelWriter(Score.xlsx)飨J建 ExcelWriter 对象# 将原始数据写入scorcl工作表中df.to_excel(writer, sheet_name=score 1)df.iloc0 = 105, 118, 100# 修改第

30、 1 行数据primC保存至U score2工作表中的数据：H, df)(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，对学生进行个别指导【提示】教师讲解Python操作xlsx格式的Excel文件的方法十【学生】聆听，思考【学生】聆听、思考、理解、记忆课堂实践(10 min)【教师】布置实践任务基于图2-14数据，将王蒙成绩删除，李珊语文成绩修改为110 ,并保存相关数 据。【学生】聆听、思考、编写程序【教师】总结学生实践过程中遇到的问题通过课堂实践， 加深学生对 Pandas的理解

31、第二节课问翘导入(8 min)【教师】提出问题我们已经学习了 Pandas库的相关知识，那么在实际生活中如何使用Pandas库通过提问的方 法，引导学生主动 思考，激发学生的呢？【学生】聆听、思考、回答问题学习兴趣传授新知(20 min)【教师】总结学生的回答，并引入新知，讲解典型案例的分析及内容1 .案例内容小【教师】多媒体出示案例内容(详见教材)，请学生们了解案例背景知识行业的平均工资，是一项反映各行业税前工资总体水平的指标。它不仅是制定各 地区、各行业工资标准和进行劳动力成本核算的依据，也是征缴和支付各项社会保险 的重要依据，还可作为赔偿制度的基础数据等。对求职者而言，各行业就业人员的平

32、 均工资也是他们选择哪个行业的重要参考指标。本案例将按行业分析城镇单位就业人 员年平均工资。*【提示】教师讲解域镇单位相关知识小【学生】聆听，思考2 .案例分析【教师】多媒体出示案例分析(详见教材)，请学生们了解案例实施应该 做的相关知识(1 )导入城镇单位就业人员年平均工资.X1SX文件按行业”工作表中的数 据在DataFramc中，可以按标签或索引选取数据。(2 )使用drop。函数删除“城镇单位行的数据，以及“2001年和2002年” 列的数据.(3 )使用iloc选取20162020年的数据。(4 )使用1选取20162020年教育业和房地产业的平均工资并输出。3 .案例实施小【教师】

33、按照教材步骤进行演示：import pandas as pdpd.set_option(display.unicode.east_asian_width, True)出=pd.read_excel(城镇单位就业人员年平均工资.xlsx, sheet_name=按行业， index_col=0)df.drop(城镇单位，inplace=True)df.drop(colunins=(2001 年，2002 年inplace=True)prints删除数据后的城镇单位就业人员年平均工资：n;df)dfl =df.iloc:,0:5(详见教材)小【学生】观察、记录、理解讣【学生】教师演示完成后，学生按照教材提示和教师演示迸行实际操作，并 对比程序运行结果(详见教材)计【教师】巡视课堂记录，对学生进行分别指导通过教师讲解 和课堂讨论使学 生了解典型案例 的相关知识