《Pandas模块处理数据》教学设计
pandas分析数据实践教学设计
分析问题，形成问题解决方案→收集数据→处理数据→呈现结果
从学生生活实际出发，创设问题情境，提出不同数据规模的姓氏统计问题，引导学生从数据分析的视角，对比分析、思考不同数据规模问题的解决方案，理清数据分析的思路，导入新课。
知识讲解
教师使用PPT，和学生一起分析教材中数据分析实例“身边的百家姓”。
作业布置
基础作业（面向所有学生）：
完成教材第138页“思考与练习”第2题
完成教材第143页“巩固与提高”第4题
完成本条目课后练习的1-5题。
提升作业（面向学有余力学生）：
完成本条目课后练习的6题。
基础作业，促进学生对课堂内容进行反思、整理，巩固Байду номын сангаас习效果、促进思维发展。提升作业，根据学生的基础、能力布置作业，满足不同层次的学生需求。
分析程序的设计，从基本流程到关键点突破，引导学生先把握整体思路再聚焦关键点的程序分析方法。
实践体验
布置任务：在Python中实践教材教材中数据分析实例“身边的百家姓”。
在充分分析的基础上，独立运用前面课上所学数据分析、pandas模块、matplotlib模块知识，实践编程实现数据分析的过程和方法，丰富数据分析的经验，感悟数据分析的方法。
教学设计思路
按本章第一节课前对全章的整体规划和设计，本条目1课时，内容主要包利用Python分析数据的实际。
本条目“Python分析数据实践”的内容，数据分析方法与实践深度融合，我采用了讲授法、实践法、探究法。
新课导入，从学生生活实际出发，创设问题情境，提出不同数据规模的姓氏统计问题，引导学生从数据分析的视角，对比分析、思考不同数据规模问题的解决方案，理清数据分析的思路，导入新课。
软件测试数据处理神器pandas教程八
软件测试数据质量要求
准确性
测试数据必须准确反映实际业务场景和需求。
一致性
测试数据在不同环境和阶段应保持一致性。
完整性
测试数据应覆盖所有可能的业务场景和边界 条件。
可追溯性
测试数据来源和变更应有明确的记录和追溯 路径。
04
pandas在软件测试数据处理中的 应用
测试数据整合与转换
数据清洗
使用pandas可以方便地对测试数 据进行清洗，包括处理缺失值、 删除重复数据、转换数据类型等 操作。
复杂数据处理
对于包含多个维度和指标的软件测试数据，可以利用pandas的高级 数据透视表功能进行复杂数据处理，如分组、聚合、过滤等。
时间序列数据处理
时间序列数据
软件测试过程中产生的数据往 往具有时间序列特性，如性能 测试的响应时间、吞吐量等。
时间序列处理
pandas提供了丰富的时间序列 数据处理功能，如重采样、滑 动窗口、差分运算等，便于对 软件测试数据进行时间序列分
ABCD
重复值处理
pandas可识别和删除重复值，避免数据冗余和 错误。
数据重塑
pandas提供了多种数据重塑方法，如透视表、 熔合等，方便对数据进行重新组织和整理。
03
软件测试数据特点分析
软件测试数据类型
数值型数据
如性能测试中的响应时日志、用户输入等。
图像与视频数据
数据合并
pandas提供了多种数据合并方式， 如merge、join等，可以将多个 测试数据源整合在一起，方便后 续的数据处理和分析。
数据转换
利用pandas的强大数据处理能力， 可以将测试数据转换成适合分析 的格式，如将数据透视表转换成 数据框等。
使用Pandas进行数据处理和分析的教程
使用Pandas进行数据处理和分析的教程Pandas是一个强大的Python库，用于数据处理和分析。
它提供了高性能的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们轻松地处理和分析大规模数据。
本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据处理和分析。
以下是具体步骤：1. 安装Pandas首先，我们需要在Python环境中安装Pandas库。
可以通过在命令行中运行`pip install pandas`来安装Pandas。
2. 导入Pandas在开始使用Pandas之前，需要先导入Pandas库。
可以使用以下语句导入Pandas：```import pandas as pd```3. 加载数据在使用Pandas进行数据处理和分析之前，我们需要将数据加载到Pandas的数据结构中。
Pandas提供了几种常用的数据结构，例如Series和DataFrame。
其中，DataFrame是最常用的数据结构，类似于Excel表格。
可以使用以下方法从不同的数据源加载数据：- 从CSV文件加载数据：`df = pd.read_csv('data.csv')`- 从Excel文件加载数据：`df = pd.read_excel('data.xlsx')`- 从数据库加载数据：`df = pd.read_sql('SELECT * FROM data', con)`4. 数据预览加载数据之后，可以使用一些方法来预览数据。
例如，可以使用`head()`方法查看前几行的数据，默认为前5行。
可以使用`tail()`方法查看后几行的数据。
5. 数据清洗在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗。
这包括处理缺失值、重复值、异常值等。
Pandas提供了一些方法来进行数据清洗，例如：- 处理缺失值：可以使用`dropna()`方法删除包含缺失值的行或列；可以使用`fillna(value)`方法用指定的值填充缺失值。
python课程设计pandas
python课程设计pandas一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握Python编程语言中的Pandas库，具备使用Pandas进行数据分析的能力。
具体目标如下：1.理解Pandas库的基本概念和结构。
2.掌握Pandas中DataFrame的基本操作和常用函数。
3.熟悉Pandas的数据处理和分析方法，如数据清洗、数据聚合、数据可视化等。
4.能够运用Pandas进行数据导入和导出。
5.能够运用Pandas进行数据筛选、排序和分组。
6.能够运用Pandas进行数据聚合和统计分析。
7.能够运用Pandas进行数据可视化展示。
情感态度价值观目标：1.培养学生的编程思维和解决问题的能力。
2.培养学生对数据分析的兴趣和热情，提高学生对数据的认识和运用能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括Pandas库的基本概念和结构、DataFrame的基本操作和常用函数、数据处理和分析方法等。
具体内容包括：1.Pandas库的基本概念和结构：介绍Pandas库的安装和导入方法，了解Pandas库的基本模块和功能。
2.DataFrame的基本操作和常用函数：学习DataFrame的创建、索引、筛选、排序、分组等基本操作，掌握常用的数据处理和分析函数。
3.数据处理和分析方法：学习数据清洗、数据聚合、数据可视化等方法，掌握数据预处理、统计分析和相关性分析等常用技巧。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解Pandas库的基本概念和结构、DataFrame的基本操作和常用函数，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生学会运用Pandas进行数据处理和分析，提高学生的实际操作能力。
3.实验法：安排实验课，让学生动手实践，巩固所学知识，培养学生的编程思维和解决问题的能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和经验，激发学生的思考和创新能力。
课时3 利用Pandas模块处理数据 教案 浙教版(2019)必修1
课时3利用Pandas模块处理数据课时目标1.掌握Pandas模块的两种数据结构Series和DataFrame。
2.学习使用Pandas模块对数据进行编辑、计算、统计、分析。
3.会使用Python进行简单数据处理,并能从其中提取有用信息形成结论。
1.常用的Python扩展模块有Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib等,Pandas模块主要用于数据的处理和分析。
2.Python中引入Pandas模块的方法:import pandas as pd,pd是用户为导入模块取的别名。
3.pandas提供了Series和DataFrame两种数据结构。
(1)Series(系列)①Series是一种一维的数据结构,包含一个数组的数据和一个与数据关联的索引(index),索引值默认是从0起递增的整数,数据可以是不同类型的元素。
列表、字典等可以用来创建Series数据结构。
②Series对象属性属性说明index Series的下标索引,其值默认是从0起递增的整数,也可以指定为字符串型values 存放Series值的一个数组(2)①DataFrame是一种二维的数据结构,由1个索引列(index)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。
创建DataFrame对象的方法很多,通常用一个相等长度的列表或字典来创建。
②DataFrame常用对象属性4.数据可视化是将数据以图形图像等形式表示,直接呈现数据中蕴含信息的处理过程。
5.matplotlib绘图(1)matplotlib是一个绘图库,使用其中的pyplot子库提供的函数可以快速绘图和设置图表的坐标轴、坐标轴刻度、图例等。
(2)引入matplotlib的pyplot子库的方法为:import matplotlib.pyplot as plt。
6.可视化的作用快捷观察与追踪数据、实时分析数据、增强数据的解释力与吸引力等。
pandas处理数据与matplotlib绘图教学设计
pandas处理数据与matplotlib绘图教学设计教学目标：1.了解Pandas数据处理库的基本使用方法；2.掌握Pandas对数据进行清洗、处理和分析的能力；3.熟悉Matplotlib绘图库的基本使用方法；4.能够使用Pandas和Matplotlib进行数据处理和可视化。
教学准备：1.电脑和投影仪；2.Python编程环境，包括Pandas和Matplotlib库；3.示例数据集。
教学过程：第一部分：Pandas数据处理1. 介绍Pandas库的作用和优势；2. 导入Pandas库；3. 创建Pandas的Series和DataFrame对象；4.基本数据操作：索引、切片、过滤、排序等；5.数据清洗和处理：处理缺失值、重复值、异常值等；6.数据统计和分析：求和、均值、标准差等；7.数据合并和拆分：合并数据集、拆分数据集；8. 数据可视化：使用Pandas的绘图方法绘制可视化图表。
第二部分：Matplotlib绘图1. 介绍Matplotlib库的作用和优势；2. 导入Matplotlib库；3.设置绘图样式和参数；4.绘制基本图形：折线图、散点图、柱状图等；5.绘制高级图形：饼图、箱线图、热力图等；7.设置图形属性：颜色、线型、标记等；8.保存和分享图形。
第三部分：综合应用1. 综合应用：使用Pandas和Matplotlib对示例数据集进行数据处理和可视化；2.数据准备：导入示例数据集，并查看数据基本信息；3.数据清洗和处理：处理缺失值、重复值、异常值等；4.数据统计和分析：计算各字段的统计指标；5.数据可视化：绘制相关折线图、散点图、柱状图等；6.分析和解释图表结果；7.提出如何优化和改进的问题。
教学方法：1.讲授法：通过讲解Pandas和Matplotlib库的基本使用方法，引导学生理解和掌握数据处理和可视化的基本技能；2.实践法：辅以案例和示例数据集，让学生进行实践操作，提高数据处理和可视化的实际能力；3.讨论法：多次提问，鼓励学生参与讨论，促进学生彼此之间的学习交流和合作。
学会使用Python库Pandas进行数据处理与分析
学会使用Python库Pandas进行数据处理与分析Chapter 1: 引言在当今数据爆炸的时代，数据的处理和分析成为了各行各业的重要任务之一。
Python作为一门强大的编程语言，拥有众多的数据处理和分析库，其中最受欢迎和使用最广泛的就是Pandas库。
Pandas是基于NumPy的一个数据处理工具，提供了高效、灵活和易于使用的数据结构来处理和分析数据。
本文将介绍Pandas库的基本使用方法，并通过实例演示其在数据处理和分析中的应用。
Chapter 2: 安装与导入在开始使用Pandas之前，首先需要在Python环境中安装Pandas库。
可以使用pip命令来安装，在命令行中输入以下命令：```pip install pandas```安装完成后，就可以通过导入Pandas库来开始使用。
在Python 脚本中，可以使用以下语句来导入Pandas库：```pythonimport pandas as pd```这样就可以使用所有Pandas库提供的功能了。
Chapter 3: 数据结构Pandas提供了两种常用的数据结构：Series和DataFrame。
3.1 SeriesSeries是一种一维带标签的数组结构，可以存储任何数据类型。
创建Series可以使用列表、数组或者字典等。
```pythonimport pandas as pd# 通过列表创建Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# 通过数组创建Seriess = pd.Series(np.array([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]))# 通过字典创建Seriess = pd.Series({'a': 1, 'b': 3, 'c': 5})```可以通过索引的方式访问Series中的数据，类似于数组或字典。
3.2 DataFrameDataFrame是Pandas最常用的数据结构，是一个带有标签的二维数据结构，类似于电子表格或关系数据库中的表格。
Python数据预处理教学设计-Python数据处理pandas基础教学设计
《Python数据预处理》教学设计课程名称：Python数据预处理授课年级：202X年级授课学期：第2学期教师姓名：某某老师202X年11月课题名称第3章pandas基础计划学时5课时教学引入pandas是一个基于numpy，专门为数据分析而设计的库，该库中不仅提供了大量的库及一些标准的数据模型，而且提供了高效操作数据集的数据结构，被广泛地应用到众多领域中。
pandas库是本书的重点内容，本章只为大家介绍一些pandas的基础功能。
教学目标●使学生认识pandas的数据结构，可以采用多种方式创建Series和DataFrame类对象●使学生认识pandas的索引对象，可以轻松地创建分层索引●使学生掌握pandas索引的相关操作，可熟练地使用单层索引与分层索引访问数据●使学生掌握pandas数据排序的方法，可以按索引与值排列数据●使学生掌握pandas统计计算与描述的方法教学重点●使用单层索引访问数据●使用分层索引访问数据●绘制图表教学难点●使用单层索引访问数据●使用分层索引访问数据教学方式课堂教学以PPT讲授为主，并结合多媒体进行教学教学过程第一课时（Series、DataFrame）一、创设情景，导入新课（1）大家是否还记得，在我们学习数据预处理概述时，提到过的pandas呢？pandas是一个基于numpy数组构建，它可以使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。
（2）pandas是如何将数据清洗工作变得更快更简单呢？pandas能够快速完成工作，源自于pandas提供的数据类型，教师由此讲授本节课知识。
二、新课讲解知识点1-Series教师通过PPT讲解Series结构。
（1）Series是一个结构类似于一维数组的对象，该对象主要由索引数据和索引两部分组成，其中数据可以是任意类型，比如整数、字符串、浮点数等。
（2）Series类对象的索引位于左侧，数据位于右侧。
需要说明的是，Series 类对象的索引样式比较丰富，默认是自动生成的整数索引（从0开始递增），也可以是自定义的标签索引、时间戳索引等。
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《Pandas模块处理数据》教学设计
【课程标准要求】
1.通过典型的应用实例，了解数据采集、整理、分析的基本方法。
2.根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据。
【学科核心素养】
1.能够根据解决日常生活中常见问题的需要，自觉、主动地寻求恰当的方式
获取与处理信息。
（信息意识）
2.了解数据采集、分析的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现；掌握一种程序设计语言的基本知识，能编写简单程序用
以解决问题。
（计算思维）
【学业要求】
针对日常生活中常见的问题，利用软件工具或平台准确而有序地对数据进行
整理、组织、计算与呈现。
【教学内容分析】
本课教学内容来源于必修模块“数据与计算”4.2.2 编程处理数据，要求学
生了解数据采集、整理、分析的基本方法，选用恰当的软件工具或平台处理数据。
【学情分析】
本课的授课对象为必修一《数据与计算》的学生，学习到本条目内容时，学
生已掌握Python语言的基本知识、数据整理和表格数据处理的基本方法；已形
成了较为稳定的分组，能较为顺畅的开展合作学习和讨论；具备了一定的自主学
习能力。
这些都是本条目的学习优势和良好基础。
对学生而言，Series、
DataFrame对象中存储数据较之表格数据抽象，在数据整理、分析时不那么直观，会对编程整理、分析数据产生一定障碍，这是本条目教学中需重点突破之处。
【教学目标】
1.了解Python常用扩展模块的功能。
2.掌握Pandas模块的调用方法、数据结构等基本知识。
3.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。
【教学重难点】
教学重点：调用Pandas模块处理数据。
教学难点：调用Pandas模块整理、分析数据。
【教学策略分析】
本课时内容为Pandas模块整理、分析数据。
这节课内容理论、实践与方法
融合，可以采用实践法、讲授法、项目学习法等。
教学时，教师可以先引导学生
参照例题进行实践探究，自主学习使用Pandas模块对数据进行编辑、计算、统计、分析的方法；教师在学习评价阶段总结归纳Pandas的两种数据结构Series
和DataFrame。
整个教学过程中教师可以设计贯穿性数据分析项目，引导学生一
边学习一边应用学习内容解决实际问题，促使学生在循序渐进的学习、思考、分析、实践过程中，感受数据分析在生活中的应用和影响，深化运用信息技术解决
实际问题的意识，提高分析问题、解决问题的能力。
【教学环境】
有教学控制软件的多媒体机房。
【教学过程设计】
一、情境引课
引言：大家先来看一张图片（华埠中学图书阅览室），开展书香
校园活动近一年以来，同学们图书借阅情况如何？谁是“阅读达人”？阅读对同学们有哪些影响！-----让数据来告诉我们！
那么问题来了：用什么来处理数据呢？
Excel适合简单数据处理，大规模的复杂数据就需要用编程来处理。
Python能更灵活、更深入、更快捷地进行数据分析与挖掘。
接下来我们就来学习用编程处理数据。
现在学校要求统计各班同学的图书
借阅情况，首先我们来把参与图书借阅同学的姓名存储起来。
设计意图：通过同学们身边熟悉的、切身参与其中的书香校园活动，激发学
生的学习兴趣，引导学生从数据分析的视角思考问题，在数据分析实践中能根据
实际情况选择工具进行数据分析，探究问题答案。
二、新知探究
I、Pandas模块的一维数据结构Series
1、问题提出（活动一）：如何存储图书借阅同学的姓名呢？教师
用ppt呈现项目学习活动1。
设计意图：呈现项目学习活动1目标，问题导向，学生带着问题
有针对性的展开下面的学习。
2、活动探究：
①学生结合上面的问题，自主探究书本130页中例题1、2，完成
项目学习单活动1空格中的内容。
可以小组合作讨论，完成上机操作后保存为tsjy1.py，存放在自己名字的文件夹里。
）
设计意图：学生具备Python内置模块相关知识和学习经验，能够
对教材中采用Series结构存储、查看数据实例进行自主实践和探究。
充分利用学生认知结构中的已有的相关知识和学习策略，跟着教材自
主探究、实践完成学习，促进学生自主学习能力的发展。
3、学习评价：通过过程观察、个别指导、适时干预，推进自主学习进程。
总结Series序列中创建与获取的方法。
设计意图：通过讨论交流，促进学生对学习过程的反思；通过总结，促进学生深入理解使用Series序列进行数据整理的过程和方法，发展计算思维。
II、Pandas模块的二维数据结构DataFrame
1、问题提出（活动二）：我们存储了图书借阅同学的姓名，接下
来我们要添加性别、借阅次数等信息，如何存储更多的信息呢？教师
用ppt呈现项目学习活动2。
设计意图：呈现项目学习活动2目标，问题导向，学生带着问题
有针对性的展开下面的学习。
2、活动探究：
①学生结合上面的问题，自主探究书本131页中例题3、5，完成
项目学习单活动2空格中的内容。
可以小组合作讨论，完成上机操作后保存为tsjy2.py，存放在自己名字的文件夹里。
）
设计意图：学生具备前面Series模块知识的学习和铺垫，能够对
教材中采用DataFrame结构存储、查看数据实例进行自主实践和探究。
充分利用学生对已有的相关知识和学习策略的认知，跟着教材自主探究、实践完成学习，促进学生自主学习能力的提升。
3、学习评价：通过过程观察、个别指导、适时干预，推进自主学习进程。
总结DataFrame序列中创建与获取的方法。
设计意图：通过讨论交流，促进学生对学习过程的反思，突破学
困点；通过总结，促进学生深入理解使用DataFrame序列进行数据整
理的过程和方法，发展计算思维。
4、问题提出（活动三）：图书借阅信息存储完成后，我们接下来
要对数据进行获取、修改等处理，教师用ppt呈现项目学习活动3。
设计意图：呈现项目学习活动3目标，问题导向，学生带着问题
有针对性的展开下面的学习。
5、活动探究：
①学生结合上面的问题，自主探究书本132页中例题6，完成项
目学习单活动3空格中的内容。
②学生上机实践操作（打开活动3代码文件，核对答案并订正，
可以小组合作讨论，完成上机操作后保存为tsjy3.py，存放在自己名字的文件夹里。
）
设计意图：学生具备前面Pandas模块知识的学习和铺垫，能够对
教材中采用DataFrame结构查看、编辑数据实例进行自主实践和探究。
充分利用学生认知结构中的已有的相关知识和学习策略，跟着教材自
主探究、实践完成学习，促进学生自主学习能力的发展。
6、学习评价：通过过程观察、个别指导、适时干预，推进自主学
习进程。
总结DataFrame序列中获取与修改的方法。
设计意图：通过讨论交流，促进学生对学习过程的反思，突破学
困点；通过总结，促进学生深入理解使用DataFrame序列进行数据处
理的过程和方法，发展计算思维。
三、课堂小结
教师引导学生梳理本节课知识，学生整理本节课所得。
将本节课
所学的知识带人生活中，思考：在日常生活中，我们怎么利用所学来
处理数据？
设计意图：学生对本节课所学知识进行梳理，回顾总结。
先由学
生代表小结，再由教师补充或强化，强调编程处理数据的特点，突出
重点、突破难点。
【课后练习】
基础作业：创新设计（分层训练）P161 T1—5
拓展作业：必修一P155 巩固与提高 T4 普通高中选课数
据分析，完成所学部分。