Pandas数据处理与分析，楼盘网价格数据分析

怎样利用Python进行数据分析？

本视频提供了使用Python进行数据分析的完整流程，解释了如何通过Python编程来抓取、处理和分析数据。视频介绍了关键的Python库，包括数据抓取的爬虫技术、Pandas用于数据处理以及数据可视化技术的应用。此外，还涉及ACL处理与Excel办公自动化，使得学习者能全面掌握数据分析的各个环节。内容直接且实用，适合对数据分析有兴趣的学习者，特别是初学者，通过实操练习配合逐步学习，可以实现从零基础到熟练运用的转变。适合准备踏入数据科学领域的人。

Pandas实战小练习，北京天气数据的数据清洗处理

在本次教程中，我们探讨了使用pandas库进行数据处理的技术，尤其针对北京十年天气数据集中的特定问题。第一，我们展示了如何将包含日期和星期的字符串列拆分成两个独立的列。第二，介绍了将温度数据中的字符串，例如“三度”，转换为数值类型，并去除了单位“度”。为实现这一处理，我们使用了pandas中的apply、replace和map方法。教程还演示了如何处理缺失值以防止类型转换错误。此外，也解释了如何使用Jupyter Notebook环境读取数据文件。整个过程包括了函数编写、错误调试及修改代码以优化结果。此内容适合有兴趣于数据清洗、转换和分析以及想提高pandas使用技能的Python开发者。

300元爬虫案例-selenium网易云课堂套餐课爬虫

视频展示了如何使用Selenium自动化工具结合XPath进行数据爬取，解决了手动获取网易云课堂各套餐中课程信息繁琐且耗时的问题。讲解了爬虫目标设定、代码结构以及统计分析环节，包括环境安装与配置，特别是ChromeDriver的设置，以及如何利用Python的库Pandas和OpenPyXL对抓取的数据执行统计分析和数据写入Excel。适合对爬虫技术、数据处理感兴趣的开发者和数据分析师。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。