4.2.2 编程处理数据教学设计-2024-2025学年浙教版（2019）高中信息技术必修一

课程基本信息

课题

编程处理数据（第一课时）

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。

教学重点：

1. 掌握pandas模块的调用方法、数据结构等基本知识。
2. 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

一、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。

二、 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]，在这段代码中，先定义字典data，创建