资源简介

4.2.2 编程处理数据 导学案
【本节学习目标】
1.了解pandas 中series 的概念和特点
2.掌握创建和访问series 的基本方法
3.学习使用series 进行数据分析和运算的常用函数
【知识结构】
【知识清单】
1.Series创建
知识点:pd.Series([list],index=[list]),index作为可选参数，不填默认从0开始
【知识点示例:】
①列表方式创建(默认索引)： #运行结果：
import pandas as pd name = ['江正', '杨近', '徐止齐'] s1=pd.Series(name) print(s1)
②列表方式创建(指定索引)： 运行结果：
import pandas as pd data=[10,23,31] x = pd.Series(data,index=list("abc")) print(x)
③字典方式创建 运行结果：
import pandas as pd data={'a':10,'b':23,'c':31} y = pd.Series(data) print(y)
【实践1：】打开lab1创建.py .完成创建代码填空。其运行结果如下
【思考1:】在创建完成后，根据创建好的Serise:xx和ty，回答以下问题
for i in ________: print(i) for i in _________: print(i,end=',') for i in ________: print(i)
#运行结果： 江正 杨近 徐止齐 王后家 余后 曾能至 董在 崔得正 黄终 #运行结果： 31,47,44,19,14,34,39,24,48, #运行结果： 31 47 44 19 14 34 39 24 48
【思考2：】查询单个值
print('通过行号索引查看杨近的信息成绩:'_______________________)
print('通过行标签查看杨近的信息成绩':_______________________)
2. Series修改 增加 删除
知识点：1.Series的修改和增加方式与字典的修改与增加方式相同
【知识点示例:】
import pandas as pd x = pd.Series([10,23,31],index=list("abc")) print(x) #运行结果：
#修改 x['a']=66 print(x)
#增加 x['d']=99 print(x)
2.Series删除：Series.drop(index,inplace=False)。
参数详解：index：要删除的索引标签。inplace：布尔值，默认为 False。如果为
True，则在原地执行操作并返回 None。
【知识点示例：】
import pandas as pd x=pd.Series([10,23,31],index=list("abc")) print(x) #运行结果：
y = x.drop("a") print(y) print(x) #运行结果： y的值： #运行结果： x的值：
# 当指定了inplace=True后，属于就地删除 x.drop("a",inplace=True) print(x) #运行结果：
【实践2：】参照上述的知识点，完成lab2增删改.py代码填空.运行后结果如下
#修改后xx结果： #修改后ty的结果
3.Series运算：包括算术运算和逻辑运算
【知识点示例:】
#res1的结果： #res2的结果：
运行结果：
s1>3的结果: s1[s1>3]结果：
【实践3】参照上述知识点，完成lab3运算.py代码填空,运行结果如下图
【拓展练习】:打开lab4拓展.py,补全自定义函数代码段以及其他代码空
1.构造自定义函数judge(x)：判定技术成绩等级
技术成绩x 等级 技术成绩x 等级 技术成绩x 等级
x>=90 A 70<=x<80 C x<60 F
80<=x<90 B 60<=x<70 D
若输入:91，返回结果:’A’
2. lab4拓展.py运行后结果如下图所示：

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