《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。