Python Pandas 数据分析，编程练习100例

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。

Python读取股票数据绘制K线图

本次讲解重点在于使用Python语言及其数据处理库Pandas和数据可视化库Pyecharts来绘制股票市场中的K线图，涉及到从CSV文件中提取股票数据（日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价）并加以处理展示。通过对Pyecharts官网的K线图例子进行理解和改编，实际操作中将股票数据转换成Pyecharts所需的格式，并对其进行整合，以生成可交互的K线图。该技术涉猎广泛，对金融市场分析有兴趣，想在Python环境下进行股票数据可视化的开发者和分析师来说尤其有益。

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。

Python处理Excel数据：什么是模块、包、库

本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识，包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块（.py文件）、包（包含__init__.py文件的文件夹），以及库（模块和包的集合）之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能，包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力，为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。

ChatGPT+知识体系：分治思想+面向问题重构+提示词模板

视频聚焦了如何利用ChatGPT结合正确的工具和语言，通过精心设计的提示词来自动生成无需修改的代码。分析表明，某些复杂问题需要编程知识和专业技巧才能构建有效的提示词。为此，提出了提示模板库的概忈，可以看作知识体系的集合，旨在帮助用户通过GPT轻松解决问题。过程中，强调了面向问题的思维、示例的实验验证和知识重构的重要性。通过对比和替换模板库中的内容，将编程问题转化为查找字典的简单操作。适应于一定编程经验的人群，尤其对于想提高代码生成效率和问题解决能力的开发者和技术爱好者。

我正在参加51CTO学堂年度讲师评选，快来投我一票吧！

王老师凭借在IT教育行业十六年的深厚经验，专注于青少年编程教育，旨在通过技术指导帮助年轻学生实现更好的个人成长。王老师的教学动力源自于社会各界的支持和信任，此次参加51CPU年度讲师评选活动也寻求更广泛的认可。

信奥赛C++

C++语言在信息学奥林匹克竞赛中扮演着重要角色，提供了高效的编程手段和强大的功能支持。擅长进行复杂程序设计，特别是在动态规划等算法问题上展示出高效的解决方案。其跨平台性和可扩展性使其在多个领域如科学计算、图形学和人工智能领域都有所应用。丰富的标准库和第三方库资源，进一步提升了C++的开发效率，对于追求深入计算机编程技术的人来说是一种提升竞争力的方式。适合有志于深化编程能力和求解复杂问题的开发者和学习者。