# Zero-Base Python Data Analysis

**Repository Path**: drsibowang/zero-base-python-data-analysis

## Basic Information

- **Project Name**: Zero-Base Python Data Analysis
- **Description**: 本项目为为期两天的零基础教师数据能力集训，依托Python开展实战教学，覆盖教育数据采集、数据分析、数据可视化完整流程。课程弱化复杂编程理论，以模板化实操为主，适配零基础教师学习。内容紧扣教学刚需，学情清洗、成绩统计、图表制作等核心场景，帮助教师快速掌握自动化数据处理技能。通过精讲结合实操的方式，提升教师数字化教研能力，助力教师以数据复盘教学、优化班级管理，产出可直接用于教研汇报的专业数据成果。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 6
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-07
- **Last Updated**: 2026-07-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 零基础 Python 数据分析 · 师资培训讲义

> 面向**零基础教师**的 Python 数据分析集训课程。
> 覆盖 **数据采集 → 数据分析 → 数据可视化** 完整链路，紧扣教育真实场景
> （学情清洗、成绩统计、班级对比、教研汇报图表等）。
> 弱化复杂编程理论，以"模板化实操 + 动手练习"为主，学完即可产出可直接用于教研的专业数据成果。

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## 一、课程目标

- 能独立安装 Python 环境与工具，运行第一个程序；
- 掌握够用的 Python 基础语法，能读懂并改写示例代码；
- 能采集数据：读取 Excel/CSV、抓取网页、调用开放 API；
- 能用 pandas 做数据清洗、分组统计、合并分析；
- 能用 matplotlib / seaborn 画出清晰的图表，用于教研汇报。

## 二、适合人群

完全不会编程的中小学教师、教研员。无需任何编程基础。

## 三、学习路线（建议顺序）

```
第1章 环境与工具  →  先把 Python 跑起来
第2章 Python基础  →  够用的语法（变量/字符串/列表/字典/判断/循环/函数/文件）
第3章 数据采集    →  Excel / CSV 的读取、保存与合并
第4章 数据分析    →  用 pandas 清洗与统计
第5章 数据可视化  →  用图表讲故事
```

每一章配有 `练习/` 下的题目与参考答案，建议：**打开笔记本 → 逐格运行 → 做练习 → 对照答案**。

## 四、如何使用本项目

1. 每个 `.ipynb` 文件就是一个**知识点**（含讲解 + 可运行代码），用 Jupyter 打开后按 `Shift+Enter` 逐格运行；
2. 课堂演示时直接跑代码格给学生看，讲解写在 Markdown 格里；
3. 学完后用 `学生练习/` 下的**填空版** notebook 练手（重点代码留给学生写，并附提示）；卡住了再看 `练习/第X章-练习.md` 的参考答案；
4. 数据文件建议统一放在 `data/` 目录（部分章节的笔记本会现场生成示例数据）。
> 笔记内容由 `tools/build_ipynb.py` 统一生成，如需增删知识点改脚本后重跑即可。

## 五、技术栈

- 语言：Python 3.10+
- 运行环境：VS Code + Jupyter Notebook（推荐）
- 核心库：`pandas`、`numpy`、`matplotlib`、`seaborn`、`requests`

## 六、目录结构

```
讲义/
├── 第1章-环境与工具/
│   ├── 01-安装Python与VS Code.ipynb
│   ├── 02-第一个Python程序.ipynb
│   ├── 03-Jupyter Notebook入门.ipynb
│   └── 04-安装第三方库pip.ipynb
├── 第2章-Python基础/
│   ├── 01-变量与数据类型.ipynb
│   ├── 02-字符串处理.ipynb
│   ├── 03-列表与元组.ipynb
│   ├── 04-字典.ipynb
│   ├── 05-条件判断if.ipynb
│   ├── 06-循环for和while.ipynb
│   ├── 07-函数.ipynb
│   └── 08-文件读写.ipynb
├── 第3章-数据采集/
│   ├── 01-读取CSV与Excel.ipynb
│   ├── 02-保存为Excel与CSV.ipynb
│   ├── 03-批量合并多个表格.ipynb
│   └── 04-实战多班级成绩汇总.ipynb
├── 第4章-数据分析/
│   ├── 01-pandas数据结构.ipynb
│   ├── 02-数据查看与筛选.ipynb
│   ├── 03-数据清洗.ipynb
│   ├── 04-分组聚合groupby.ipynb
│   ├── 05-合并数据merge和concat.ipynb
│   └── 06-描述性统计.ipynb
└── 第5章-数据可视化/
    ├── 01-matplotlib基础.ipynb
    ├── 02-常见图表.ipynb
    ├── 03-seaborn进阶.ipynb
    └── 04-实战成绩分析图表.ipynb
学生练习/   （学生学习资源包：结构与 讲义/ 对应，代码格留空由学生完成，含提示）
练习/
├── 第1章-练习.md
├── 第2章-练习.md
├── 第3章-练习.md
├── 第4章-练习.md
└── 第5章-练习.md
```