4.2.2编程处理数据（1）教学设计---浙教版（2019）信息技术 必修1 数据与计算

编程处理数据（1）教学设计 课程标准 和 教学目标 pandas处理数据与matplotlib绘图 教材内容：第四章 4.2.2 编程处理数据（1） 适应的课程标准： 1.4通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。 1.5根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据。 教学目标： ●了解Python常用扩展模块的功能。 ●掌握pandas模块的调用方法、数据结构等基本知识。 ●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。 ●掌握matplotlib模块的调用方法和使用matplotlib模块对数据进行可视化的基本方法。 指向的核心素养： ●计算思维：了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法，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。 教学环境：有教学控制软件的多媒体机房。 建议课时：2课时 教学活动设计 教学环节 教学过程 设计意图 新课导入1 开展书香校园活动一年以来，同学们图书借阅情况如何？谁是“借阅达人”？阅读对同学们有哪些影响？ -------让数据告诉我们！ 班级借阅数据→全校借阅数据→全民借阅数据 表格处理软件 表格处理软件 编程处理 编程处理 编程处理 使用计算机语言编程处理数据的优势：灵活、高效率的处理大规模数据。 接下来的3个课时，学习利用python调用pandas模块处理数据、调用matplotlib模块对数据图形化。 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。 知识讲解 教师使用PPT，对比Python的内置模块math、random，从pandas模块的功能、导入展开，讲解pandas的两种数据结构Series和DataFrame。讲解Series和DataFrame结构，可以按数据的组织存储、查看、编辑、分析次序逐层深入。 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D