本模块我们将讲解数据分析工具Pandas。

        Pandas是一个基于Numpy的Python库，专门为了解决数据分析任务而创建的，它不仅纳入了大量的库和一些标准的数据模型，而且提供了搞笑操作大型数据集所需的工具，被广泛的应用到很多领域中，包括经济、统计、分析等学术和商业领域。

【 案例展示 】

高考分数线统计分析

学习任务

重点、难点

突破方法

1. Pandas数据结构分析及索引操作；

2.算术运算、数据对齐、数据排序；

3.统计计算与描述，层次化索引；

4.读写数据操作。

1.数据创建、索引、运算、排序。

2. 教学难点：层次化索引与数据的读写操作。

采用翻转课堂、项目导入的教学模式，采用分组讨论、案例教学、演示动画等教学方法，运用在线教学平台。

知识目标

能力目标

素质目标

1.掌握Pandas的两种数据结构；

2.掌握Pandas索引操作，常见算术运算、排序与统计；

3.认识层次化索引，掌握层次化索引的操作；

4.掌握Pandas读写数据的方式。

1.能够熟练应用Pandas中的两种数据结构及常见操作；

2.能够实现层次化索引；

3.能够进行数据的读写操作。

1.具有计划、组织和协调能力；

2.提升职业自豪感；

3.具有实践动手能力；

4.具备团队协作精神。

课程思政——创新创业

【课前导学区】

   1、发布任务

         导学任务单

   2、辅学资源

         电子讲义

         电子课件

         教学设计

【 视频讲解】

知识储备及案例实现

1、Series对象的创建

2、Series对象的基本属性

3、DataFrame对象的创建与操作

4、索引对象

5、算术运算与数据对齐

6、Series索引操作

7、DataFrame对象的索引方式

8、算术运算与数据对齐

9、数据排序

10、统计计算与描述信息

11、层次化索引

12、文本文件的读写

13、Excel文件的读写

14、Html表格数据的读取

15、数据库数据的读取

阶段案例：高考成绩分析

16、高考成绩分析

【 课后自测区 】

自评自测

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    1、 材料阅读                                  【简介】职业规范意识的培养。

   职业规范意识培养案例

【 资料下载 】

单元设计

     教学设计3-数据分析工具Pandas.pdf

课程教案

     教案3 数据分析工具Pandas.pdf

演示文稿

     模块3 数据分析工具Pandas.pdf

任务工单

模块3 数据分析工具Pandas

素材下载

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课内同步项目

   “联系我们”页面区块划分

课外扩展项目

    1、图文混排

    2、图片素材 

练习题

   1、练习1

疑难问题解答

    1、HTML5的优缺点及特性有哪些？