机器学习实践教程 教案 第02章 数据分析

教案标题：PandasSeries教学目标：理解PandasSeries的概念及其作为带索引一维数组的特性。掌握创建简单Series和指定索引的Series的方法。学会通过索引访问Series中的数据，包括使用布尔索引。理解如何将Python字典转换为Series，并处理索引不一致的情况。教学重点与难点：重点：Series的创建、索引的使用以及字典到Series的转换。难点：处理索引不一致时的情况，理解NaN值的产生。教学流程：一、引入简述Pandas库的重要性和Series在其中的作用。强调Series与普通数组在索引方面的区别。二、Series基础2.1Series概述解释Series是带索引的一维数组，索引可以是各种类型。2.1.1简单的Series演示如何创建一个简单的Series，并查看其值和索引。示例代码：obj=pd.Series([18753.73,21462.69,22990.35])2.1.2指定索引演示如何在创建Series时指定索引，并查看结果。示例代码：obj2=pd.Series([18753.73,21462.69,22990.35],index=['2007','2008','2009'])2.1.3索引的使用讲解如何通过索引访问Series中的数据，包括使用单个索引和列表索引。演示如何使用布尔索引筛选数据。示例代码：obj2['2007']

和

obj2[obj2>20000]2.1.4将Python字典转换为Series演示如何将Python字典转换为Series，并解释字典的key如何转换为Series的索引。示例代码：sdata={...};obj3=pd.Series(sdata)2.1.5自定义索引讲解当指定的索引与字典的key不一致时，Series是如何处理的。演示自定义索引与字典key不一致时的情况，并解释NaN值的产生。示例代码：obj4=pd.Series(sdata,index=cities)三、学生练习学生根据提供的示例代码，自行练习创建不同索引的Series。鼓励学生尝试使用不同的索引类型（如整数、字符串、日期等）。引导学生处理索引不一致时的情况，并解释结果。四、总结回顾Series的基本概念、创建方法、索引的使用以及字典到Series的转换。强调Series在数据处理中的灵活性和重要性。五、作业布置要求学生编写代码，创建一个包含不同数据类型（如整数、浮点数、字符串）的Series，并为其指定自定义索引。要求学生练习使用布尔索引筛选数据，并解释结果。鼓励学生思考Series在数据分析中的实际应用场景。

教案标题：PandasDataFrame教学目标：理解DataFrame的概念，即多个Series组成的表，并了解其与Series的关系。掌握构建DataFrame的方法，包括使用Python字典直接构建，以及通过指定columns和index属性进行构建。学会如何获取DataFrame中的指定列和指定行。理解DataFrame中列和行的访问方式，包括使用类似字典的语法和属性访问的语法。教学重点与难点：重点：DataFrame的构建、列和行的访问方法。难点：理解DataFrame中列和行的访问方式，特别是处理列名中的特殊字符时。教学流程：一、引入回顾Series的概念，引出DataFrame作为由多个Series组成的表。强调DataFrame在数据处理中的重要作用，特别是在处理表格数据时。二、DataFrame基础2.2DataFrame概述阐述DataFrame的定义和特性，即多个Series组成的表，且这些Series共享相同的index。2.2.1构建DataFrame演示如何使用Python字典直接构建DataFrame，并解释其结构和内部逻辑。讲解如何通过指定columns和index属性在构建时控制列名和索引。示例代码：构建frame和frame2，并解释其输出结果。2.2.2获取指定列讲解如何使用类似字典的语法获取DataFrame中的指定列。演示如何通过属性访问的方式获取列（注意列名中不能包含特殊字符）。示例代码：获取frame2中的'province'列和'year'列。2.2.3获取指定行讲解使用.loc[]方法获取DataFrame中指定行的语法。强调.loc[]方法在处理行索引时的灵活性和准确性。示例代码：获取frame2中索引为'three'的行。三、学生练习学生根据提供的示例代码，自行练习构建DataFrame，并尝试获取不同的列和行。鼓励学生尝试使用不同的列名和索引，并观察输出结果的变化。引导学生思考DataFrame在数据处理中的实际应用场景。四、总结回顾DataFrame的基本概念、构建方法、以及列和行的访问方式。强调DataFrame在数据分析中的重要性，以及熟练掌握其基础操作对于后续学习的意义。五、作业布置要求学生编写代码，构建一个包含学生信息的DataFrame，包括姓名、学号、年龄和成绩等列。要求学生练习使用不同的方法获取DataFrame中的指定列和行，并解释输出结果。鼓励学生思考如何在实际数据分析中利用DataFrame进行数据处理和分析。

教案标题：Pandas数据选择操作教学教学目标：理解数据开放平台的作用和重要性。掌握使用Pandas从CSV文件中读取数据到DataFrame对象的方法。学会如何根据列名选择DataFrame中的列。学会使用iloc和loc进行行的选择和行列的同时选择。教学重点与难点：重点：掌握Pandas读取CSV文件、选择列和行的基本方法。难点：理解iloc和loc在行选择中的差异和用法。教学流程：一、引入简要介绍数据开放平台的概念和其在现代社会中的重要性。引出Pandas在处理和分析开放数据中的重要作用。二、数据开放平台与数据下载展示浙江省数据开放平台，并简要介绍其中的数据集。指导学生从浙江省数据开放平台或教材配套的码云仓库中下载“浙江省中小学教坛新秀信息”数据集。三、导入数据讲解Pandas中read_csv函数的作用和用法。演示如何使用read_csv函数将CSV文件读取到DataFrame对象中，并指定正确的编码方式（如'gbk'）。展示starsDataFrame的前几行数据，使用head()函数。四、选择列讲解如何通过列名来选择DataFrame中的列。演示如何选择“工作单位”列，并展示结果。强调中文列名在代码中的正确使用方法。五、选择行讲解iloc和loc在行选择中的区别和用法。演示如何使用iloc选择DataFrame中的第0行，并解释结果。演示如何使用iloc选择前10个“工作单位”值，并解释iloc在Series对象上的作用。简要介绍loc在基于标签选择行时的用法（如果数据集包含可以作为标签的索引）。六、学生练习学生自行使用Pandas读取提供的CSV文件到DataFrame中。学生练习选择“姓名”和“获选时间”两列，并展示结果。学生尝试使用iloc和loc选择特定的行和行列组合，并解释结果。七、总结回顾Pandas在数据选择中的基本方法，包括读取CSV文件、选择列和行。强调iloc和loc在行选择中的差异和适用场景。鼓励学生利用Pandas进行更多的数据分析和处理实践。八、作业布置要求学生从其他数据开放平台下载一个感兴趣的数据集，并使用Pandas进行数据的读取和选择操作。要求学生提交作业，包括读取数据的代码、选择特定列和行的代码及结果截图。注意事项：在教学过程中，注意引导学生理解Pandas在数据处理中的强大功能，并鼓励他们在实践中探索更多Pandas的用法。提醒学生在编写代码时注意语法和逻辑的正确性，以及代码的可读性和可维护性。

Pandas数据概要与映射教学教案教案标题：Pandas数据概要与映射教学教学目标：理解数据开放平台的作用和重要性。掌握使用Pandas从CSV文件中读取数据到DataFrame对象的方法。学会使用Pandas的head、columns、describe等函数来查看数据集的概要。学会使用value_counts函数来计算数值的频率。掌握如何计算数据列与平均值的差，进行简单的数据分析。教学重点与难点：重点：掌握Pandas读取CSV文件、查看数据概要、计算数值频率和与平均值差的方法。难点：理解Pandas在处理非数值型数据时的行为，以及如何正确应用value_counts函数。教学流程：一、引入简要介绍数据开放平台的概念和重要性。引出Pandas在处理和分析开放数据中的重要作用。二、数据下载与导入展示浙江省数据开放平台，并介绍“全省公共图书馆基本信息”数据集。指导学生从数据开放平台或提供的资源中下载CSV文件。讲解使用pd.read_csv函数读取CSV文件到DataFrame对象的方法，并指定正确的编码方式（如'gbk'）。三、查看数据头部演示使用head函数查看数据集的前5行数据。解释默认情况下JupyterNotebook中head函数的输出格式。四、查看所有的列名演示如何访问DataFrame的columns属性来查看所有列的名称。引导学生根据列名理解数据集包含的信息。五、查看数据概要讲解describe函数的作用和用法，并演示如何查看数据集的统计指标。解释Pandas在计算统计指标时只考虑数值型列的规则。六、计算数值的频率引出value_counts函数的概念和用途。演示如何使用value_counts函数计算“评估定级情况”列中不同级别的频率。强调value_counts函数在处理非数值型数据时的应用。七、与平均值的差讲解如何计算某列数据与平均值的差，以评估数据分布情况。演示如何使用Pandas的运算功能来计算“总藏量”列与平均值的差。八、学生练习学生自行使用Pandas读取提供的CSV文件到DataFrame中。学生练习使用head、columns、describe、value_counts等函数来查看数据集的概要。学生尝试计算某列数据与平均值的差，并解释结果。九、总结回顾Pandas在数据概要和映射中的基本方法，包括查看数据头部、列名、数据概要、数值频率和与平均值差的计算。强调Pandas在处理不同类型数据时的差异和注意事项。鼓励学生利用Pandas进行更多的数据分析和处理实践。十、作业布置要求学生从其他数据开放平台下载一个感兴趣的数据集，并使用Pandas进行数据的读取、概要查看和简单分析。要求学生提交作业，包括读取数据的代码、查看数据概要的截图和简单分析的结果。注意事项：在教学过程中，注意引导学生理解Pandas在数据处理中的强大功能，并鼓励他们在实践中探索更多Pandas的用法。提醒学生在编写代码时注意语法和逻辑的正确性，以及代码的可读性和可维护性。

教案：Pandas分组与排序教学目标使学生理解分组与排序在数据分析中的重要性。教授学生如何使用Pandas的groupby函数进行分组统计。教授学生如何使用Pandas的排序功能对DataFrame进行排序。使学生能够识别并理解Pandas中size函数在不同上下文中的用法。教学重点groupby函数的使用及其参数的理解。排序功能的实现方法。size函数在分组统计中的应用。教学难点理解Pandas中groupby操作后返回对象的特性及其链式操作。教学流程一、引入简要介绍数据分析中分组与排序的重要性。引入Pandas库，并说明其在数据处理和分析中的优势。二、数据集介绍展示winemag数据集的内容，并解释数据集中包含的主要信息类型（葡萄酒信息、品酒师信息、评价信息）。演示如何加载数据集到PandasDataFrame中。三、分组统计导入Pandas库python复制代码importpandasaspd加载数据集python复制代码reviews=pd.read_csv('datasets/winemag-data-130k-v2.csv',index_col=0)查看数据集头部python复制代码print(reviews.head())介绍分组统计的概念

解释为什么要进行分组统计，并举例说明。使用groupby函数进行分组python复制代码grouped_reviews=reviews.groupby('taster_twitter_handle')统计每组的大小

解释size函数在分组统计中的用法，并演示如何计算每位品酒师的评价次数。python复制代码review_counts=grouped_reviews.size()print(review_counts)讨论size函数的不同用法

比较在DataFrame对象和分组对象上调用size函数的不同结果。四、排序介绍排序的概念

解释排序的目的和重要性。按评分排序

演示如何根据葡萄酒的评分（points列）对DataFrame进行排序。python复制代码sorted_reviews=reviews.sort_values(by='points',ascending=False)print(sorted_reviews.head())按多列排序

演示如何根据多列（如points和price）对DataFrame进行排序。python复制代码multi_sorted_reviews=reviews.sort_values(by=['points','price'],ascending=[False,True])print(multi_sorted_reviews.head())五、学生练习要求学生尝试使用groupby函数对winemag数据集中的其他列（如country、province）进行分组统计。要求学生根据price列对葡萄酒进行排序，并查看最贵和最便宜的葡萄酒。六、总结回顾Pandas中分组与排序的基本操作。强调分组统计和排序在数据分析中的重要性。鼓励学生多实践，掌握Pandas的更多高级功能。七、作业布置要求学生使用groupby和排序功能，对另一个数据集进行分组统计和排序分析，并提交分析报告。

教案：Pandas空值处理教学目标让学生了解空值在数据处理中的概念和重要性。教授学生如何在Pandas中识别和处理空值。让学生掌握如何使用isnull(),

sum(),

dropna()等函数来处理空值。教学重点空值的概念及其在数据分析中的影响。Pandas中isnull(),

sum(),

dropna()等函数的使用。教学难点理解dropna()函数中axis参数的作用。根据实际情况选择恰当的空值处理策略。教学流程一、引入简要介绍空值在现实世界数据中的普遍存在性。阐述空值在数据处理中的潜在问题。二、空值的概念解释空值（NaN）在Pandas中的定义和表示。举例说明空值在数据分析中的影响。三、FIFA数据集介绍展示FIFA数据集的加载方法。简要介绍数据集的主要内容和结构。四、查看空值的数量演示如何使用isnull()函数检测空值。python复制代码missing_values=players.isnull()展示如何按列对空值进行求和。python复制代码missing_values_sum=missing_values.sum()print(missing_values_sum)解释输出结果的含义。五、计算空值的百分比演示如何计算空值占数据总数的百分比。python复制代码importnumpyasnpmissing_percentage=missing_values_sum.sum()/duct(players.shape)print(missing_percentage)解释计算结果并讨论其意义。六、清除空值讨论dropna()函数的作用和潜在风险。演示如何使用dropna()函数删除包含空值的行（默认行为）。python复制代码players_dropped_rows=players.dropna()print(players_dropped_rows)展示结果并解释原因。演示如何清除包含空值的列。python复制代码players_dropped_cols=players.dropna(axis=1)print(players_dropped_cols.shape)解释axis=1参数的作用，并讨论清除列的影响。七、学生练习要求学生尝试找出FIFA数据集中空值最多的几列。要求学生根据实际需求，选择恰当的策略处理空值（例如，删除空值所在的行或列，或用某个值填充空值）。八、总结回顾Pandas中空值处理的基本方法和策略。强调在实际数据分析中，合理处理空值的重要性。九、作业布置要求学生从另一个数据集（如电影数据集、房价数据集等）中加载数据，并处理其中的空值。要求学生撰写一份报告，说明空值处理的过程、方法和结果。

教案：不一致数据的处理教学目标让学生了解不一致数据在数据处理中的常见问题。教授学生使用TheFuzz库进行字符串的模糊匹配。引导学生掌握数据清洗的基本方法，如去除空格、转换为小写等。教学重点不一致数据的定义及其对数据分析的影响。TheFuzz库的安装与使用。数据清洗的基本操作。教学难点模糊匹配的原理与实现。灵活应用数据清洗方法处理不一致数据。教学流程一、引入简要介绍不一致数据的概念，以及其对数据分析的影响。举例说明不一致数据在现实世界数据集中的表现。二、TheFuzz库介绍阐述TheFuzz库的作用与特点。演示TheFuzz库的安装过程。bash复制代码pip3installpython-Levenshteinthefuzz导入TheFuzz库的相关模块。p