Python数据分析基础与应用电子教案 模块5 数据预处理.docx
教学流程设计(理实一体化)
教师姓名
系部专业
授课对象
课程名称
Python数据分析基础与应用
授课时间
使用教材
Python数据分析基础与应用
计划学时
8学时
教学形式
及地点
教学目标
知识目标
能力(技能)目标
素质目标
使学生掌握数据预处理的基本概念和方法,包括数据清理、数据合并、数据抽取、数据重塑和数据变换等操作,能够使用pandas库进行有效的数据预处理。
培养学生使用pandas进行数据预处理的能力,包括处理缺失值、重复值、异常值,以及数据合并、抽取、重塑和变换等操作,提升学生解决实际数据分析问题的能力。
培养学生严谨的编程习惯、逻辑思维能力和自主学习能力,增强其在数据分析领域的创新意识和团队协作精神。
教学内容
模块5数据预处理
5.1数据清理
5.2pandas数据合并
5.3pandas数据抽取
5.4pandas数据重塑
5.5pandas数据变换
重点难点及解决方法
重点难点:
数据清理的整个流程,数据合并、抽取和重塑的具体操作
解决方法:
1.教师通过实例演示数据清理、合并、抽取和重塑的具体操作,逐步引导学生掌握数据处理和提取的多种方式。
2. 学生结合实例练习并运行相应程序。
3.教师总结并引导学生讨论。
教学方法
案例法、任务驱动法、鼓励创新法
教学资源
演示案例、案例素材、机房资源
教
学
过
程
设
计
主要流程
时间
安排
1.知识点引入
教师介绍数据预处理的重要性,阐述其在数据分析中的作用,引出本节课的学习内容。
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2.案例导入
教师展示数据预处理在实际数据分析项目中的应用案例,如处理药品销售数据和网上商城用户消费数据,展示其在实际项目中的重要性,激发学生的学习兴趣。
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3.案例分析
教师详细介绍数据预处理的主要环节,包括数据清理、数据合并、数据抽取、数据重塑和数据变换等,结合具体案例讲解每个环节的操作方法和注意事项。
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4.专题辅导
数据预处理是数据分析的基础环节,掌握正确的数据清理、合并、抽取、重塑和变换方法对于后续的数据分析至关重要。通过自我分析和解决操作过程中遇到的问题,学生能够更好地理解数据预处理的各个环节,为后续的数据分析任务打下坚实基础。
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教师活动
学生活动
针对数据预处理过程中可能出现的问题,如数据缺失、重复、异常等,教师引导学生自我分析问题并尝试解决并讲解pandas在数据预处理中的常用函数和方法。对于普遍存在的难点问题,教师进行集中讲解和演示,帮助学生掌握正确的解决方法。
学生尝试自我分析数据预处理过程中遇到的问题,如缺失值处理导致的错误,并尝试通过查阅文档或调整代码来解决问题。学生记录教师讲解的内容,通过实践操作理解各函数和方法的具体应用,如使用fillna填充缺失值、使用merge合并数据等。
5.任务实施
教师活动
学生活动
时间
提出任务要求,要求学生对药品销售数据和网上商城用户消费数据进行预处理,包括列名重命名、删除重复值、处理缺失值、转换数据类型、处理异常数据、按照销售时间对数据集进行排序并重置索引等操作。巡视检查学生展示情况进展,并提供针对性指导。
学生根据任务要求对药品销售数据和网上商城用户消费数据进行预处理,运行并观察操作结果。分组讨论,互相检查代码结果,并提出改进建议。
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巡视检查学生任务完成情况,提供针对性指导。针对学生在数据预处理的各类操作过程中出现的问题,进行集中讲解和演示。
学生自我检查代码运行情况,根据教师演示解决问题,完成代码撰写操作。
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提出第二个任务,要求学生对课后训练进行实际操作。巡视检查学生操作情况,提供针对性指导。
运行并观察代码结果,分组讨论操作结果的正确性和优化方法。
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提供扩展任务,鼓励学生尝试使用pandas进行更复杂的数据预处理操作,如数据透视表的创建、数据离散化等,巡回指导学生的扩展任务操作,并针对高级操作给予提示和帮助。
学生尝试实现扩展任务中的复杂数据预处理操作,记录操作过程中的问题,并与同学讨论解决方法。
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总结任务实施过程中的常见问题,随机抽查部分学生的完成情况,进行点评并给出改进建议。
学生提交代码,听取教师点评,总结本次任务中的收获和不足。
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6.总结点评
教师总结本次课程的重点内容,包括数据预处理的主要环节、pandas常用函数和方法的使用,点评学生的任务完成情况,并给出改进建议。学生提交任务结果,听取教师点评,总结本次课程的收获和不足。
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7.课后任务安排
布置任务,要求学生在课后继续练习pandas数据预处理的操作,尝试对其他类型的数据集进行预处理,提交处理结果以进行评估。
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教学后记(对课程设置、教学计划、教学大纲、教案、教材、教学方法的建议)
增加更多关于数据重塑和变换的实践案例,帮助学生更好地理解和掌握这些知识点。同