教学设计 课程基本信息 学科 信息技术 年级 高二 学期 春季 课题 编程处理数据 教科书 信息技术必修一数据与计算 教学目标 1. 能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算。 2. 能编写简单程序用以解决问题。 教学内容 教学重点： 掌握pandas模块的调用方法、数据结构等基本知识。 利用 DataFrame 的数据结构处理数据，挖掘数据背后的信息。 2.能使用pandas模块对数据进行编辑、计算和统计分析，并能从中提取有用信息形成结论。 教学难点： 1. 从抽象到具体地理解利用Python分析处理数据的特点，提炼数据分析的步骤与方法。 2. 自己编写程序解决实际的问题，并将新的知识模块纳入原有知识体系。 教学过程 导入 同学们好，我是浙江省嵊州市崇仁中学的信息技术孙老师。前面我们学到，大数据的处理包括数据采集、处理和可视化三部分，今天我们一起来学习如何用编程进行数据处理和可视化。编程处理数据由pandas模块处理数据、matplotlib模块绘图和Python分析数据三部分组成。 利用pandas模块处理数据 同学们看到的这组数据就是大数据处理的结果，接下来让我们一起走进今天的学习任务。我们先一起来认识Pandas, pandas模块是基于numpy实现的，主要用于数据的处理与分析。 Pandas 提供的一维Series和二维DataFrame两种数据结构，能方便的帮助我们实现数据的处理和分析。模块在使用前需要用import导入，如import pandas，导入后用pandas. Series或pandas. DataFrame来创建对象，也可以给pandas设置一个别名pd，然后用pd.Series或pd. DataFrame来创建对象。 （1）Series 1.Series的创建 Series包含一个数据列(Values)和一个关联的索引列（index),索引值默认从0开始递增。创建Series对象可以用列表和字典，用列表创建的格式为：pd.series括号里填列表数据，同学们请观察这段代码，import导入pandas模块后，pd.Series括号里填写列表数据，创建了s1对象。执行结果如图所示。 s1对象由索引列和数据列组成。左边一列是关联的索引列（Index），值从0开始递增，右边是列表数据values，也可以通过在pd.series的括号中填写列表数据values和 index=,设置指定索引，索引列的值为设置的索引内容。 除了列表，也可以通过字典创建Series对象，在这段代码中，pd.Series的括号中用了字典data，创建Series对象后，字典键值对中的键作为了Series中的索引Index，键值对中的值作为了Series中的数据values。 实践与思考：要帮助龙龙创建series对象，输出如图1所示的结果，代码中应该输入什么。我们先一起来分析图1，该series对象的索引是指定的早餐，水果，买菜, 数据为12，68.5，105，我们再分析这段代码，在代码中，Series对象数据列的值已经存储在列表xf中，索引是指定的而非默认的从0开始的数值，所以我们要在pd点series的括号中填入列表数据xf和index=早餐，水果，买菜来设置索引为指定的索引。 2.Series的访问与修改 Series对象中的值的访问格式是：对象名 [索引] ，索引可以是默认的如s1[0]，也可以是指定的索引，如s1['s01' ]来选取，修改Series中的值可以通过访问后重新赋值来实现，如s1['s01']等于168实现了把索引号为s01的值修改为168，请同学们思考一下，这里索引号写默认的0是否可行呢？对，也是可以的,现在请同学们写出将s1对象中的数据180改为206的语句。将s1对象中的数据180改为206的语句，可以是s1[2]=206 或 s1['s03']=206 3.Series属性的查看 查看Series对象的属性值，可以用对象名点属性的方法，如s1.values可以输出s1对象中的数据，s1.index可以输出s1对象中的索引。 4.DataFrame对象的创建 DataFrame对象可以通过字典或列表来创建。我们先来学习用字典构建DataFrame对象，创建的格式是pd.DataFrame[字典，columns=标题]，在这 ... ...
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