Python数据分析实战-Pandas视频课程

中阶

深度学习、机器学习和数据分析必须用Pandas。Pandas是在Python直接流行的数据处理框架。这门课程目标是,高效快速的让大家在最短的时间内学习好pandas这个在python数据分析中不可缺少的数据分析框架,可以这么说,如果你不会使用panda...

4.7分 学习人数榜    第5 更新: 近三个月

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21566 学习人数 4小时25分钟 57课时
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适合人群:

有志于学习技术的所有人

课程目标:

深度学习、机器学习和数据分析必须用Pandas。Pandas是在Python直接流行的数据处理框架。这门课程目标是,高效快速的让大家在最短的时间内学习好pandas这个在python数据分析中不可缺少的数据分析框架,可以这么说,如果你不会使用pandas,那你就谈不上会用python做数据分析。

课程简介:

注意:实验数据在第二讲中下载。

本课程会使用奥林匹克一个真实的数据作为实验数据,从零基础到各种pandas的常用操作,到常用的数据可视化,让你在最短的时间内学习好pandas,轻松愉快的玩转数据分析。课程包括以下内容:
第一章:听课注意事项及初识pandas
第二章:Series和Dataframes
第三章:数据输入及验证
第四章:数据基本分析
第五章:数据可视化基础篇
第六章:数据索引
第七章:数据分组
第八章:数据重塑
第九章:数据可视化进阶篇
第十章:数据框架多表操作
第十一章:房价数据分析案例
第十二章:贷款风险预测案例
第十三章:总结及结束语


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课程大纲-Python数据分析实战-Pandas视频课程

资料下载
  • 第1章 听课注意事项及初识pandas

    8分钟3节

  • 1-1

    课程介绍 课程介绍

    [02:04] 开始学习
  • 1-2

    观看课程注意事项 观看课程注意事项及课程使用的数据实验材料

    「仅限付费用户」点击下载“olympics.rar”

    [02:39] 开始学习
  • 1-3

    初识pandas 初识pandas

    [04:08] 开始学习
  • 第2章 Series和DataFrames

    19分钟4节

  • 2-1

    数据读取及Dataframe初识 数据读取及Dataframe初识

    [05:16] 开始学习
  • 2-2

    Series及其与Dataframe的关系 Series及其与Dataframe的关系

    [07:09] 开始学习
  • 2-3

    本章实战场 本章实战场

    [01:30] 开始学习
  • 2-4

    pandas老司机带你过第一关 pandas老司机带你过第一关

    [05:31] 开始学习
  • 第3章 数据输入与验证

    11分钟4节

  • 3-1

    pandas数据输入 pandas数据输入

    [03:59] 开始学习
  • 3-2

    shape属性 shape属性

    [02:34] 开始学习
  • 3-3

    head和tail方法 head和tail方法

    [02:09] 开始学习
  • 3-4

    info方法 info方法

    [02:40] 开始学习
  • 第4章 基本数据分析

    25分钟6节

  • 4-1

    数据频率统计-value_counts方法 数据频率统计-value_counts方法

    [03:22] 开始学习
  • 4-2

    数据排序-sort_values方法 数据排序-sort_values方法

    [04:29] 开始学习
  • 4-3

    布尔值索引快速筛选数据 布尔值索引快速筛选数据

    [03:17] 开始学习
  • 4-4

    字符串处理--模糊查询 字符串处理--模糊查询

    [03:03] 开始学习
  • 4-5

    基本数据分析实战现场 基本数据分析实战现场

    [01:26] 开始学习
  • 4-6

    pandas老司机带你过第二关 pandas老司机带你过第二关

    [10:06] 开始学习
  • 第5章 数据可视化基础篇

    26分钟8节

  • 5-1

    初识Matplotlib与Seaborn 初识Matplotlib与Seaborn

    [01:51] 开始学习
  • 5-2

    常见图形-线形图 柱状图及饼状图 常见图形-线形图 柱状图及饼状图

    [04:39] 开始学习
  • 5-3

    图形颜色设置 图形颜色设置

    [01:40] 开始学习
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学员评分

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