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浙江省2024届高三信息技术学考总复考点突破教学设计——pandas处理数据教学设计-

科目

授课时间节次

--年—月—日（星期——）第—节

指导教师

授课班级、授课课时

授课题目

（包括教材及章节名称）

浙江省2024届高三信息技术学考总复考点突破教学设计——pandas处理数据教学设计-

课程基本信息

1.课程名称：浙江省2024届高三信息技术学考总复考点突破教学设计——pandas处理数据教学设计

2.教学年级和班级：高三（1）班

3.授课时间：2024年3月15日

4.教学时数：1课时

核心素养目标

1.培养学生运用pandas库进行数据处理和分析的能力。

2.提升学生信息素养，使其能够熟练运用信息技术解决实际问题。

3.增强学生逻辑思维和问题解决能力，提高其在信息技术领域的创新能力。

学习者分析

1.学生已经掌握了Python基础语法，了解数据类型、控制结构等基本概念，并具有一定的编程实践能力。在数据处理方面，学生已学习过基本的数据结构如列表、元组、字典等，对Numpy库有一定的了解。

2.学生对信息技术学科具有浓厚的兴趣，愿意探索新知识。他们在逻辑思维和问题解决方面表现出较强的能力，喜欢通过动手实践来加深对知识点的理解。学生的学习风格偏向于探究式学习，善于在解决问题中学习和成长。

3.学生在pandas库的使用上可能遇到的困难和挑战包括：对pandas库的函数和方法不够熟悉，数据处理过程中可能遇到数据清洗、转换等复杂问题，以及在实际应用中如何高效地利用pandas进行数据分析。此外，学生可能对大数据概念和实际应用场景的理解不够深入，需要引导其在实际案例中运用所学知识。

教学资源

1.软件资源：Python编程环境、pandas库

2.硬件资源：计算机、投影仪

3.课程平台：学校内部教学管理系统

4.信息化资源：教学PPT、案例数据集

5.教学手段：课堂讲授、小组讨论、编程实践

教学过程

1.导入新课

同学们，上一节课我们学习了Python的基础语法和数据结构，那么今天我们将进入一个新的知识点——使用pandas库处理数据。pandas是Python中一个非常重要的数据处理库，它可以帮助我们快速高效地进行数据处理和分析。大家想不想掌握这个强大的工具呢？

2.知识讲解

首先，我要给大家讲解pandas库的基本使用方法。pandas的核心是DataFrame对象，它是一个表格型的数据结构，可以让我们轻松地存储和操作表格数据。接下来，我会通过几个简单的例子来展示如何创建DataFrame，以及如何进行数据的选取、筛选和修改。

（1）创建DataFrame：我们将使用一个简单的二维列表来创建DataFrame，并为其添加列名。

```python

importpandasaspd

data=[

[1,Alice,25],

[2,Bob,30],

[3,Charlie,35]

]

columns=[ID,Name,Age]

df=pd.DataFrame(data,columns=columns)

```

（2）数据选取：我们可以通过列名来选取特定的列，或者通过行列索引来选取数据。

```python

#选取整列

print(df[Name])

#选取特定行和列

print(df.iloc[1,1])

```

（3）数据筛选：我们可以使用条件表达式来筛选满足特定条件的数据。

```python

#筛选年龄大于30的数据

print(df[df[Age]30])

```

（4）数据修改：我们可以直接修改DataFrame中的数据。

```python

#修改特定单元格的值

df.iloc[1,2]=32

print(df)

```

3.案例演示

现在，我将通过一个实际的案例来演示如何使用pandas处理数据。我们将使用一组学生成绩数据，首先导入数据，然后进行一些基本的数据处理操作。

```python

#导入数据集

grades_df=pd.read_csv(students_grades.csv)

#显示数据的前几行

print(grades_df.head())

#查看数据的基本信息

print(grades_df.info())

#数据清洗：去除空值

grades_df=grades_df.dropna()

#数据转换：将成绩转换为等级

defconvert_grade(grade):

ifgrade=90:

returnA

elifgrade=80:

returnB

elifgrade=70:

returnC

elifgrade=60:

returnD

else:

return