高中信息技术浙教版 (2019)必修1 数据与计算4.2 大数据处理完美版ppt课件

课题名

《4.2.2.2编程处理数据(DataFrame)》

教学目标

1. 掌握pandas模块的调用方法、数据结构等基本知识
2. 能使用pandas模块对excel表格数据进行编辑、计算和统计分析，并能从中提取有用信息形成结论

教学重点

1.利用pandas读取excel数据，并能查看具体的行、列、单元格值

2.利用pandas对excel数据进行分类汇总、求和、求平均值、排序、筛选等

教学难点

能使用pandas模块对excel表格数据进行编辑、计算和统计分析，并能从中提取有用信息形成结论

教学准备

教师准备：直观图片、详实文字资料、视频资料和多媒体课件

学生准备：教材、笔记本

教学过程

一、问题提出

编程处理右图中的数据，用什么对象保存数据？下图中的数据呢？这两种数据的区别又在哪里？

二、新课讲解

DataFrame是一个类似于二维数组的数据结构，类似于excel表格，由1个索引列和若干个数据列组成，每个数据列可以是不同的类型。DataFrame可以看作是共享同一个index的Series的集合。

（1）创建方法1：以相等长度的列表组成的字典形式创建

创建方法2：从excel文件读入二维数据表，pd.read_excel()

（2）查看和修改DataFrame列数据

查看方法1：通过属性检索，查看列数据，如df.姓名

查看方法2：通过字典检索，查看列数据，如df[“姓名”]

修改方法1：通过属性或字典检索赋值修改列数据，

如df.姓名=['a','b','c','d','e','f']

（3）查看DataFrame行数据

查看方法1：通过索引切片、dataFrame的head()函数和tail()函数，查看行数据如print(df[2:5]) ，print(df.head(2))，print(df.tail(3))

查看方法2：通过索引切片查看指定行数据print(df[2:3])，也可以通过索引切片赋值修改

查看方法3：布尔型数据选取满足条件的行print(df[df['英语']>110])

（4）查看DataFrame一个数值

先行后列：at[ ]方法获取某行某列的值对象名.at[行索引,"列标签"]

先列后行：对象名[列标签][行索引]

可以通过赋值进行修改

（5）查看DataFrame数据

三、自主学习

绘制图表，将Series和DataFrame两种数据结构的创建、查看、修改等操作进行区分比较，标注相同处和不同处。

四、新课讲解

（1）DataFrame添加数据

append()函数添加行数据，默认参数ignore_index=False

insert(i,columns,data)添加列数据，

i：插入位置，columns：列标签，data：添加数据或数据列表

（2）DataFrame删除数据

drop()函数删除行数据或列数据

axis=0表示删除行；axis=0表示删除列

del df[‘学号’]  会永久删除df对象学号列数据

append()、drop()函数均不改变原有对象，而是返回一个新的对象

（3）DataFrame数据分组

     groupby(labels,axis=0,as_index=True)，分组默认作为索引，

（4）DataFrame数据排序

df.sort_values('总分',ascending=True)，默认升序排序

五、自主学习

某班级计划在某商店购买秋季运动会的奖品，奖品数据如下：

请你用pandas的DataFrame数据结构，存储以上表格数据。

1.创建一个名为jpdata的变量，用于存储以上表格数据默认行索引，

  列标签为：“商品名称”，“商品价格(元)”，“购买数量”，“购买金额”(的初值为0)。

2.请分别计算每种商品的购买金额并存储到“购买金额”数据列中。

作业本对应内容

板书设计

教学反思

Series和DataFrame结构组织储存数据是难点，可以对比表格数据，帮助学生理解Series结构中一维数据的组织存储、DataFrame结构中二维数据的组织存储，化解学习中的难点。

Series和DataFrame结构中数据的查看、编辑、分析，此处可以结合例题或实例，提纲挈领的讲明方法，为后续的学生实践指引方向。自主学习案例延续Series结构的情景，让学生在自主学习过程中有参考、有比较。