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数据分析进阶必备技能:Pandas
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章节
1
数据分析必备技能:Pandas-课程简介
课时1
1.1 本章导学
课时2
1.2 Pandas 简介
课时3
1.3 Pandas 开发环境
课时4
1.4 Pandas 与 Dask
课时5
1.5 本章总结
章节
2
Pandas 基础知识
课时1
2.1 本章导学
课时2
2.2.1 CSV
课时3
2.2.1 CSV-作业
课时4
2.2.2 JSON
课时5
2.2.2 JSON-作业
课时6
2.2.3 Excel
课时7
2.2.3 Excel-作业
课时8
2.2.4 数据库
课时9
2.2.5 小节总结
课时10
2.3 DataFrame 关键属性
课时11
2.3 DataFrame 关键属性-作业
课时12
2.4.1 基础数据类型
课时13
2.4.1 基础数据类型-作业
课时14
2.4.2 转换数据类型
课时15
2.4.2 转换数据类型-作业
课时16
2.5 保存数据
课时17
2.5 保存数据-作业
课时18
2.6 使用 apply 处理每一行数据
课时19
2.6 使用 apply 处理每一行数据-作业
课时20
2.7.1 项目介绍
课时21
2.7.2 步骤一:分析豆瓣电影网站
课时22
2.7.3 步骤二:使用 requests 获取豆瓣电影数据
课时23
2.7.4 步骤三:保存到 JSON Lines 文件
课时24
2.7.5 步骤四:读取 JSON Lines 文件,并按行处理数据
课时25
2.7.6 步骤五:保存数据到MySQL数据库
课时26
2.7.7 项目总结
课时27
2.8 本章总结
章节
3
DataFrame 核心分析方法
课时1
3.1 本章导学
课时2
3.2.1 如何清洗数据
课时3
3.2.1 如何清洗数据-作业
课时4
3.2.2 如何清洗数据
课时5
3.2.2 如何清洗数据-作业
课时6
3.3.1 如何选择数据-按列选择数据
课时7
3.3.1 如何选择数据-按列选择数据-作业
课时8
3.3.2 如何选择数据-按行选择数据
课时9
3.3.2 如何选择数据-按行选择数据-作业
课时10
3.4.1 如何对数据进行排序
课时11
3.4.1 如何对数据进行排序-作业
课时12
3.4.2 如何计算数据
课时13
3.4.3 使用agg方法进行聚合计算?
课时14
3.4.3 使用agg方法进行聚合计算-作业
课时15
3.5 常用数据分析计算方法
课时16
3.5 常用数据分析计算方法-作业
课时17
3.6.1 使用groupby对数据进行分组
课时18
3.6.2 使用grpupby+agg进行聚合计算
课时19
3.7.1 项目介绍&准备环境
课时20
3.7.2 分析理解数据
课时21
3.7.3 人口数据分析系列问题一
课时22
3.7.4 人口数据分析系列问题二
课时23
3.8.1 项目介绍&准备环境
课时24
3.8.2 了解数据
课时25
3.8.3 准备数据
课时26
3.8.3.1 选择数据
课时27
3.8.3.2 改变数据类型
课时28
3.8.3.3 清洗数据
课时29
3.8.3.4 保存数据
课时30
3.8.5.1 电影数据分析问题一
课时31
3.8.5.2 电影数据分析问题二
课时32
3.8.5.3 电影数据分析问题三
课时33
3.8.5.4 电影数据分析问题四
课时34
3.8.5.5 作业及解析&总结
课时35
3.9 本章总结
章节
4
数据可视化
课时1
4.1 本章导学
课时2
4.2 Pandas 可视化图表简介
课时3
4.3 Seaborn 绘制图表简介
课时4
4.4 本章总结
章节
5
Dask 并行计算框架简介
课时1
5.1 本章导学
课时2
5.2 Dask 并行计算框架简介
课时3
5.3 安装 Dask
课时4
5.4 使用 Dask 进行数据分析
课时5
5.5 搭建 Dask 并行计算环境简介
课时6
5.6 本章总结
章节
6
数据分析必备技能:Pandas-课程总结
课时1
第6章 课程总结