Pandas 数据分析实战。 Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。它能够处理不同类型和大小的数据,使用起来非常容易,而且它有大量的函数,这使得之前很多繁琐的数据操作变得小菜一碟。 我们这个课程将为数据分析人员、数据科学家提供关于 Python 和 Pandas 的实用介绍,熟练掌握 Pandas 之后,你就可以不再局限于使用电子表格程序(如 Excel 等)进行低效的数据分析工作,熟练运用 Pandas 将使你的数据分析工作流程更加自动化、更加高效,从而解放你的时间和精力。 在这个课程中,Daniel 会先从最基础的如何安装和启动 Python 开始,带你熟悉 Python 和 Pandas 的基本使用环境。随后我们将介绍使用 Python 和 Pandas 处理数据集的基本知识,你将了解如何导入并执行第一个简单的分析集,并了解 Pandas 的基本数据结构及常用的操作。之后我们会进入图形可视化的部分,逐步带你了解如何在 Matplotlib、Seaborn 中创建一组基本的图形。最后,你会学习到如何进行数据的组装和操作,如何处理那些麻烦的缺失数据,以及通过数据整理使数据更清晰、更易操作,同时,这里我们也会介绍重塑数据的各种方法。 学完这门课程后,你将会真正理解为什么 Python 和 Pandas 在当今数据科学家中如此受欢迎,并能够熟练使用 Pandas 完成相应的数据分析工作以及创建自动化的数据工作流。 ├── 01 课程介绍02丨第一章学习目标.mp4
├── 03丨为什么使用Python和Pandas进行数据分析.mp4
├── 04丨安装Python的两种主要方式.mp4
├── 05丨运行Python的几种主要方式06丨第二章学习目标.mp4
├── 07 加载你的第一个数据集08丨查看数据集行和列的一些基本操作.mp4
├── 09丨对数据集做一些简单的数据分析.mp4
├── 10丨第三章学习目标11丨创建Series和DataFrame.mp4
├── 12丨pandas.Series的基本操作.mp4
├── 13丨pandas.DataFrame的基本操作.mp4
├── 14丨导入和导出数据.mp4
├── 15丨第四章学习目标16丨理解数据可视化的重要性.mp4
├── 17丨在Matplotlib中创建基本图形.mp4
├── 18丨在Seaborn中创建基本图形.mp4
├── 19丨如何使用Pandas来绘图.mp4
├── 20丨第五章学习目标.mp4
├── 21丨数据拼接.mp4
├── 22丨去标准化.mp4
├── 23丨第六章学习目标24丨理解NaN值的概念25丨如何处理缺失的数据.mp4
├── 26-33.mp4
Pandas 数据分析实战2.51GB
01 课程介绍02丨第一章学习目标.mp458.72MB
03丨为什么使用Python和Pandas进行数据分析.mp416.93MB
04丨安装Python的两种主要方式.mp474.91MB
05丨运行Python的几种主要方式06丨第二章学习目标.mp4136.82MB
07 加载你的第一个数据集08丨查看数据集行和列的一些基本操作.mp4304.05MB
09丨对数据集做一些简单的数据分析.mp4109.66MB
10丨第三章学习目标11丨创建Series和DataFrame.mp450.02MB
12丨pandas.Series的基本操作.mp4118.14MB
13丨pandas.DataFrame的基本操作.mp4139.67MB
14丨导入和导出数据.mp4102.63MB
15丨第四章学习目标16丨理解数据可视化的重要性.mp4113.47MB
17丨在Matplotlib中创建基本图形.mp4107.52MB
18丨在Seaborn中创建基本图形.mp4260.6MB
19丨如何使用Pandas来绘图.mp460.27MB
20丨第五章学习目标.mp412.09MB
21丨数据拼接.mp4117.5MB
22丨去标准化.mp4137.48MB
23丨第六章学习目标24丨理解NaN值的概念25丨如何处理缺失的数据.mp4217.54MB
26-33.mp4427.17MB
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