数据分析进阶必备技能：Pandas

课程介绍

Pandas是基于Python平台的大数据分析与处理的利器。本课程通过讲解Pandas基础知识、DataFrame核心分析方法、数据可视化工具Seaborn等内容，以一系列实操案例的教学方式使你快速掌握数据获取，数据清洗与整理，数据分析与可视化的方法和技巧，熟悉数据分析任务拆解的核心步骤与整体流程。课程扩展内容“Dask并行计算框架”的讲解，可以助你轻松构建分布式计算环境，了解TB级数据分析解决方案。

课程大纲：

章节一数据分析必备技能：Pandas-课程简介: [视频] 1.1 本章导学 2分; [视频] 1.2 Pandas 简介 9分; [视频] 1.3 Pandas 开发环境 10分; [视频] 1.4 Pandas 与 Dask 2分; [视频] 1.5 本章总结 1分
章节二 Pandas 基础知识: [视频] 2.1 本章导学 2分; [视频] 2.2.1 CSV 13分; [视频] 2.2.1 CSV-作业 2分; [视频] 2.2.2 JSON 12分; [视频] 2.2.2 JSON-作业 2分; [视频] 2.2.3 Excel 15分; [视频] 2.2.3 Excel-作业 3分; [视频] 2.2.4 数据库 17分; [视频] 2.2.5 小节总结 1分; [视频] 2.3 DataFrame 关键属性 16分; [视频] 2.3 DataFrame 关键属性-作业 2分; [视频] 2.4.1 基础数据类型 17分; [视频] 2.4.1 基础数据类型-作业 3分; [视频] 2.4.2 转换数据类型 19分; [视频] 2.4.2 转换数据类型-作业 5分; [视频] 2.5 保存数据 19分; [视频] 2.5 保存数据-作业 4分; [视频] 2.6 使用 apply 处理每一行数据 10分; [视频] 2.6 使用 apply 处理每一行数据-作业 5分; [视频] 2.7.1 项目介绍 10分; [视频] 2.7.2 步骤一：分析豆瓣电影网站 17分; [视频] 2.7.3 步骤二：使用 requests 获取豆瓣电影数据 17分; [视频] 2.7.4 步骤三：保存到 JSON Lines 文件 26分; [视频] 2.7.5 步骤四：读取 JSON Lines 文件，并按行处理数据 20分; [视频] 2.7.6 步骤五：保存数据到MySQL数据库 1分; [视频] 2.7.7 项目总结 1分; [视频] 2.8 本章总结 3分
章节三 DataFrame 核心分析方法: [视频] 3.1 本章导学 2分; [视频] 3.2.1 如何清洗数据 12分; [视频] 3.2.1 如何清洗数据-作业 1分; [视频] 3.2.2 如何清洗数据 8分; [视频] 3.2.2 如何清洗数据-作业 1分; [视频] 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据 12分; [视频] 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据-作业 2分; [视频] 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据 11分; [视频] 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据-作业 3分; [视频] 3.4.1 如何对数据进行排序 10分; [视频] 3.4.1 如何对数据进行排序-作业 3分; [视频] 3.4.2 如何计算数据 10分; [视频] 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算？ 5分; [视频] 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算-作业 3分; [视频] 3.5 常用数据分析计算方法 10分; [视频] 3.5 常用数据分析计算方法-作业 2分; [视频] 3.6.1 使用groupby对数据进行分组 22分; [视频] 3.6.2 使用grpupby+agg进行聚合计算 15分; [视频] 3.7.1 项目介绍&准备环境 1分; [视频] 3.7.2 分析理解数据 3分; [视频] 3.7.3 人口数据分析系列问题一 5分; [视频] 3.7.4 人口数据分析系列问题二 25分; [视频] 3.8.1 项目介绍&准备环境 1分; [视频] 3.8.2 了解数据 1分; [视频] 3.8.3 准备数据 2分; [视频] 3.8.3.1 选择数据 2分; [视频] 3.8.3.2 改变数据类型 10分; [视频] 3.8.3.3 清洗数据 10分; [视频] 3.8.3.4 保存数据 4分; [视频] 3.8.5.1 电影数据分析问题一 6分; [视频] 3.8.5.2 电影数据分析问题二 6分; [视频] 3.8.5.3 电影数据分析问题三 4分; [视频] 3.8.5.4 电影数据分析问题四 19分; [视频] 3.8.5.5 作业及解析&总结 6分; [视频] 3.9 本章总结 1分
章节四数据可视化: [视频] 4.1 本章导学 1分; [视频] 4.2 Pandas 可视化图表简介 26分; [视频] 4.3 Seaborn 绘制图表简介 20分; [视频] 4.4 本章总结 1分
章节五 Dask 并行计算框架简介: [视频] 5.1 本章导学 1分; [视频] 5.2 Dask 并行计算框架简介 2分; [视频] 5.3 安装 Dask 1分; [视频] 5.4 使用 Dask 进行数据分析 10分; [视频] 5.5 搭建 Dask 并行计算环境简介 5分; [视频] 5.6 本章总结 1分
章节六数据分析必备技能：Pandas-课程总结: [视频] 第6章课程总结 2分