資源簡介

4.2.2 編程處理數據 導學案
【本節學習目標】
1.了解pandas 中series 的概念和特點
2.掌握創建和訪問series 的基本方法
3.學習使用series 進行數據分析和運算的常用函數
【知識結構】
【知識清單】
1.Series創建
知識點:pd.Series([list],index=[list]),index作為可選參數，不填默認從0開始
【知識點示例:】
①列表方式創建(默認索引)： #運行結果：
import pandas as pd name = ['江正', '楊近', '徐止齊'] s1=pd.Series(name) print(s1)
②列表方式創建(指定索引)： 運行結果：
import pandas as pd data=[10,23,31] x = pd.Series(data,index=list("abc")) print(x)
③字典方式創建 運行結果：
import pandas as pd data={'a':10,'b':23,'c':31} y = pd.Series(data) print(y)
【實踐1：】打開lab1創建.py .完成創建代碼填空。其運行結果如下
【思考1:】在創建完成后，根據創建好的Serise:xx和ty，回答以下問題
for i in ________: print(i) for i in _________: print(i,end=',') for i in ________: print(i)
#運行結果： 江正 楊近 徐止齊 王后家 余后 曾能至 董在 崔得正 黃終 #運行結果： 31,47,44,19,14,34,39,24,48, #運行結果： 31 47 44 19 14 34 39 24 48
【思考2：】查詢單個值
print('通過行號索引查看楊近的信息成績:'_______________________)
print('通過行標簽查看楊近的信息成績':_______________________)
2. Series修改 增加 刪除
知識點：1.Series的修改和增加方式與字典的修改與增加方式相同
【知識點示例:】
import pandas as pd x = pd.Series([10,23,31],index=list("abc")) print(x) #運行結果：
#修改 x['a']=66 print(x)
#增加 x['d']=99 print(x)
2.Series刪除：Series.drop(index,inplace=False)。
參數詳解：index：要刪除的索引標簽。inplace：布爾值，默認為 False。如果為
True，則在原地執行操作并返回 None。
【知識點示例：】
import pandas as pd x=pd.Series([10,23,31],index=list("abc")) print(x) #運行結果：
y = x.drop("a") print(y) print(x) #運行結果： y的值： #運行結果： x的值：
# 當指定了inplace=True后，屬于就地刪除 x.drop("a",inplace=True) print(x) #運行結果：
【實踐2：】參照上述的知識點，完成lab2增刪改.py代碼填空.運行后結果如下
#修改后xx結果： #修改后ty的結果
3.Series運算：包括算術運算和邏輯運算
【知識點示例:】
#res1的結果： #res2的結果：
運行結果：
s1>3的結果: s1[s1>3]結果：
【實踐3】參照上述知識點，完成lab3運算.py代碼填空,運行結果如下圖
【拓展練習】:打開lab4拓展.py,補全自定義函數代碼段以及其他代碼空
1.構造自定義函數judge(x)：判定技術成績等級
技術成績x 等級 技術成績x 等級 技術成績x 等級
x>=90 A 70<=x<80 C x<60 F
80<=x<90 B 60<=x<70 D
若輸入:91，返回結果:’A’
2. lab4拓展.py運行后結果如下圖所示：

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