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文档简介

《数据采集与预处理》教学教案—10用Pandas进行数据预处理3.实践操作：提供两个相关的小数据集，让学生练习使用`concat`和`merge`进行数据整合。（九）课堂小结与作业布置（约15分钟）1.课堂小结：*回顾本次课学习的Pandas数据预处理主要步骤和关键函数。*强调数据预处理的灵活性和对业务理解的依赖性，没有放之四海而皆准的方法。*鼓励学生在实践中多尝试、多思考。2.作业布置：*基础题：提供一个包含多种数据质量问题的数据集，要求学生运用所学方法进行完整的预处理，并提交处理过程代码和最终数据集。*思考题：针对某一具体预处理步骤（如缺失值填充），比较不同方法对后续简单分析（如计算均值、绘制分布图）结果的影响。六、教学评估形成性评估：课堂提问、实践操作过程中的观察与指导、小组讨论表现。终结性评估：作业完成质量，包括代码规范性、预处理方法选择的合理性、结果的正确性。七、板书设计（或PPT主要内容提纲）*标题：第10讲用Pandas进行数据预处理*一、数据预处理的重要性*二、数据加载与初步探索*`read_csv()`,`read_excel()`*`head()`,`info()`,`describe()`,`shape`,`columns`*三、缺失值处理*识别：`isnull()`,`isnull().sum()`*处理：`dropna()`,`fillna()`(均值、中位数、众数、ffill/bfill)*四、重复值处理*识别：`duplicated()`*处理：`drop_duplicates()`*五、数据类型转换*`astype()`,`pd.to_numeric()`,`pd.to_datetime()`*六、异常值检测与处理*检测：描述统计、箱线图、Z-score*处理：删除、修正、替换*七、数据标准化与归一化*Z-score:`(x-mean)/std`*Min-Max:`(x-min)/(max-min)`*八、数据合并与连接*`pd.concat()`,`pd.merge()`八、教学反思（课后填写）*本次课学生对哪些知识点掌握较好，哪些存在困难？*教学案例的选择是否恰当，能否有效激发学生兴趣？*实践操作时间是否充足？*教学方法和节奏是否需要调整？*有哪些可以改进的地方？---注：本教案中的代码示例仅为示意，实际

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