只做第一步也可以
用 uv 建立项目并安装 polars
保留真实输出或卡点，带到课堂；不要求一次完成全部。W04 · FOUNDATIONS
Python 数据速成Python for Data
用最少的 Python 与 Polars 完成一次真实数据读取、清洗和聚合。重点不是背语法，而是让处理过程可重复运行。
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01
知识范围 · 交互图谱
Know the map before details学完后大致能做到
能用自己的话解释「虚拟环境」与「DataFrame」
用 Polars 读取 CSV，做基础清洗与统计
保留可运行文件、真实输出和至少一则排错证据
能在课堂共享屏幕展示进度，并回答一部分底层问题
02
零基础起步
Start small · bring real progress不要等到「全部学会」才开始
先完成最小动作。哪怕没有成功复现，也请保留报错、截图和尝试过程；课堂可以展示卡点、旁听提问，并继续获得积分。
做出核心结果
用 Polars 读取 CSV，做基础清洗与统计
成功复现可获得「复现 +1」，并具备展示资格。想多做再继续
把脚本改成命令行工具
有拓展 +1，多拓展 +2；不影响零基础起步。完整复现步骤
用 uv 建立项目并安装 polars
下载 transactions.csv 并检查列名与类型
处理空值、日期和带逗号的金额字段
按账户与月份聚合收入、支出和净现金流
写出 cleaned.parquet 与 summary.csv
Python · Polars 清洗脚手架
import polars as pl
raw = pl.read_csv("data/transactions.csv", try_parse_dates=True)
clean = (
raw.with_columns(
pl.col("amount").str.replace_all(",", "").cast(pl.Float64),
pl.col("date").str.to_date(strict=False),
)
.filter(pl.col("amount").is_not_null())
)
summary = clean.group_by("account").agg(pl.col("amount").sum().alias("net"))
clean.write_parquet("output/cleaned.parquet")
summary.write_csv("output/summary.csv")
print(summary)展示时可拿出的证据
- 可复制的运行命令
- 清洗前后 schema 对比
- 聚合结果与一条数据质量检查
本机自查清单
03
让 AI 一步一步带你做
Copy this starter prompt循环方式
- 告诉 AI：我是零基础、使用什么系统、当前做到哪一步
- 一次只要一个步骤，先看预期结果再执行
- 把真实输出或报错贴回 AI，不要只说「不行」
- 把验证过的步骤整理回飞书实验报告
- 重复：问 → 做 → 报错 → 修正 → 再做
给 AI 的起步提示词
我是金融科技本科生，计算机零基础。我正在学习《金融数据库（双语）》W04，本周目标是：实验 03 · Python 数据速成。 请把我当作第一次接触这些工具的人，并遵守： 1. 一次只给一个步骤，不要一次倾倒完整答案。 2. 每一步先解释目的，再给可复制的命令、SQL 或代码。 3. 告诉我正常情况下应该看到什么，以及最常见的一个错误。 4. 如果不知道我的系统、目录、软件版本或数据位置，先问我。 5. 等我贴回真实输出或完整报错后，再判断下一步。 6. 不要让我上传账号密码、API Key 或真实个人信息。 现在只带我完成第一步：用 uv 建立项目并安装 polars
04
问题驱动
这些问题不是课前考试。遇到不懂就问 AI；最后只需能结合自己的操作，说清其中一部分。
虚拟环境隔离了什么？
DataFrame 与 Excel 工作表有何异同？
为什么应显式指定日期和金额类型？
惰性执行什么时候真正读取数据？
05
只交一份实验报告
The learning process is the deliverable建议结构
- 本周目标：我想完成什么，以及最后做到哪一步
- 环境：操作系统、软件版本、安装方式与必要依赖
- 操作步骤：按真实执行顺序写出可复制的命令或代码
- 结果：关键输出、截图及我如何判断它是否正确
- 踩坑与克服：现象 → 可能原因 → 实际排查 → 解决办法
- 结论：本周学会了什么，仍有什么没有解决
- 诚实标注：哪些来自 AI 建议，哪些已由本人亲自验证
本周常见坑
- 数字读成字符串仍直接求和
- 原始数据被脚本覆盖
- 只在 Notebook 手工运行而没有脚本入口
不另交 AI 使用记录
只需在实验报告中诚实标注：哪些步骤来自 AI 建议，哪些已经本人验证，哪些仍未验证。学习过程写好，报告就自然产生。
06
课堂时间全部用于验收
No new lecture · public verification两次考勤
上课提前 5 分钟点名，下课前 5 分钟再次点名。
自愿共享屏幕
用本人笔记本打开实验报告，展示真实操作、结果或卡点。
现场复现与双分
作者现场运行；同学也可仅凭该文档复现，作者与复现者都加分。
随机拷问与好问题
教师判断掌握程度；旁听同学可提出被采纳的好问题。
本周可能被问
- 变量与对象是什么关系？
- schema 为什么重要？
- select 与 with_columns 有何区别？
- collect 前发生了什么？
07
本周课堂积分
Same rules every week考勤
上课提前 5 分钟点名，下课前 5 分钟再点名
出勤 +3迟到 +2早退 +2请假 +1旷课 +0
复现
使用 AI 自学，按照教学大纲完成了每周实验任务
成功复现 +1未能复现 +0
拓展
按照教学大纲完成一项或多项拓展任务
多拓展 +2有拓展 +1无拓展 +0
展示
主动共享屏幕展示复现过程，接受核验与拷问
课堂自愿共享屏幕展示 +3无课堂展示 +0
首讲
每节课堂最先自愿开讲的前 3 人
前 3 人 +1
提问
认真旁听并提出被采纳的好问题
被采纳 +0.5
拷问
面对面随机拷问 · 反空心化闸门
空心代工 −1一知半解 +1融会贯通 +2
双分
仅凭文档课堂现场复现
作者与复现者 都 +1
精选
本周最佳文档
知识库 + 席位 + 署名 + 积分 +3
做一点，也算一点
没有完成全部实验，也可以凭考勤、展示卡点、认真提问和真实回答获得积分；做得越扎实，展示、拓展、拷问、双分和精选带来的激励越多。飞书应用展示过去 30 天积分榜与总积分榜。
08
自由拓展与参考资源
拓展挑战
- 把脚本改成命令行工具
- 增加币种与汇率换算
- 比较 eager 与 lazy 的执行计划