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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
课程对象:数据科学的新手,尤其是那些有Python编程经验的人 课程要求:基本的编程技能,尤其是Python相关经验 技能水平:初学者和中级水平
你将会学到:
Dan教给你清理和处理数据所必需的技术和技巧。
- 使用Pandas的数据类型
- 对数据类型进行转换
- 使用字符串方法和正则表达式
- 使用函数
- 聚合、转换和筛选数据
- 使用Pandas和Python的日期时间方法
- 数据建模
课程简介:
课程简介:
在用Python进行Pandas数据清洗和建模的视频课程中,Daniel Y. Chen为《用Python基础语句进行Pandas数据分析视频课》构建了基础。在这一系列课程中,Dan教给你清理和处理数据所必需的技术和技巧。Dan向你展示如何使用某些内置的Python库对数据进行再加工,以清理加载到Pandas中的数据。一旦完成数据清理,你将会想要对它进行分析,所以Dan接下来会向你介绍用于模型拟合的其它库。
讲师介绍:
Daniel Y. Chen(丹尼尔·陈)是弗吉尼亚理工大学遗传学、生物信息学和计算生物学(GBCB)跨学科博士研究生,也是软件工程方向的讲师及课程开发人员。目前在该所大学生物复杂性研究所的社会和决策分析实验室工作,在那里他利用数据为政策制定提供决策信息。他是畅销书《Python数据分析:活用Pandas库》的作者。
提示:
本课程不提供学习下载资料。
课程大纲-Pandas数据清洗与建模
第1章概述(2分钟1节)
第2章第1课 Pandas数据类型(10分钟4节)
第3章第2课: Pandas中的非结构化文本和字符串(26分钟7节)
第4章第3课: 使用函数(22分钟6节)
第5章第4课:使用groupby进行拆分计算:拆分-应用-合并(22分钟6节)
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