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数据分析进阶必备技能:Pandas

快速掌握数据清洗与整理、数据分析与可视化,进军Data Science

主讲:黄老师 | 课程时长:10课时 | 学习人数:140人 | 难度: 进阶

¥199.00 ¥399.00

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第 一 章:课程简介

1-1 本章导学

1-1-1 1.1 本章导学

1-2 Pandas 简介

1-2-1 1.2 Pandas 简介

1-3 Pandas 开发环境

1-3-1 1.3 Pandas 开发环境

1-4 Pandas 与 Dask

1-4-1 1.4 Pandas 与 Dask

1-5 本章总结

1-5-1 1.5 本章总结

第 二 章:Pandas 基础知识

2-1 本章导学

2-1-1 2.1 本章导学

2-2 读取数据

2-2-1 2.2.1 CSV
2-2-2 2.2.1 CSV-作业
2-2-3 2.2.2 JSON
2-2-4 2.2.2 JSON-作业
2-2-5 2.2.3 Excel
2-2-6 2.2.3 Excel-作业
2-2-7 2.2.4 数据库
2-2-8 2.2.5 小节总结

2-3 DataFrame 关键属性

2-3-1 2.3 DataFrame 关键属性
2-3-2 2.3 DataFrame 关键属性-作业

2-4 Pandas 的数据类型

2-4-1 2.4.1 基础数据类型
2-4-2 2.4.1 基础数据类型-作业
2-4-3 2.4.2 转换数据类型
2-4-4 2.4.2 转换数据类型-作业

2-5 保存数据

2-5-1 2.5 保存数据
2-5-2 2.5 保存数据-作业

2-6 使用 apply 处理每一行数据

2-6-1 2.6 使用 apply 处理每一行数据
2-6-2 2.6 使用 apply 处理每一行数据-作业

2-7 【实战案例】读取豆瓣电影 JSON 数据并保存到数据库

2-7-1 2.7.1 项目介绍
2-7-2 2.7.2 步骤一:分析豆瓣电影网站
2-7-3 2.7.3 步骤二:使用 requests 获取豆瓣电影数据
2-7-4 2.7.4 步骤三:保存到 JSON Lines 文件
2-7-5 2.7.5 步骤四:读取 JSON Lines 文件,并按行处理数据
2-7-6 2.7.6 步骤五:保存数据到MySQL数据库
2-7-7 2.7.7 项目总结

2-8 本章总结

2-8-1 2.8 本章总结

第 三 章:DataFrame 核心分析方法

3-1 本章导学

3-1-1 3.1 本章导学

3-2 如何清洗数据

3-2-1 3.2.1 如何清洗数据(一)
3-2-2 3.2.1 如何清洗数据(一)-作业
3-2-3 3.2.2 如何清洗数据(二)
3-2-4 3.2.2 如何清洗数据(二)-作业

3-3 如何选择数据

3-3-1 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据
3-3-2 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据-作业
3-3-3 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据
3-3-4 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据-作业

3-4 如何对数据进行排序和计算

3-4-1 3.4.1 如何对数据进行排序
3-4-2 3.4.1 如何对数据进行排序-作业
3-4-3 3.4.2 如何计算数据
3-4-4 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算
3-4-5 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算-作业

3-5 常用数据分析计算方法

3-5-1 3.5 常用数据分析计算方法
3-5-2 3.5 常用数据分析计算方法-作业

3-6 如何对数据进行分组与聚合计算

3-6-1 3.6.1 使用groupby对数据进行分组
3-6-2 3.6.2 使用grpupby+agg进行聚合计算

3-7 【实战案例】人口数据分析

3-7-1 3.7.1 项目介绍&准备环境
3-7-2 3.7.2 分析理解数据
3-7-3 3.7.3 人口数据分析系列问题一
3-7-4 3.7.4 人口数据分析系列问题二

3-8 【实战案例】电影数据分析

3-8-1 3.8.1 项目介绍&准备环境
3-8-2 3.8.2 了解数据
3-8-3 3.8.3 准备数据
3-8-4 3.8.3.1 选择数据
3-8-5 3.8.3.2 改变数据类型
3-8-6 3.8.3.3 清洗数据
3-8-7 3.8.3.4 保存数据
3-8-8 3.8.5.1 电影数据分析问题一
3-8-9 3.8.5.2 电影数据分析问题二
3-8-10 3.8.5.3 电影数据分析问题三
3-8-11 3.8.5.4 电影数据分析问题四
3-8-12 3.8.5.5 作业及解析&总结

3-9 本章总结

3-9-1 3.9 本章总结

第 四 章:数据可视化

4-1 本章导学

4-1-1 4.1 本章导学

4-2 Pandas 可视化图表简介

4-2-1 4.2 Pandas 可视化图表简介

4-3 Seaborn 绘制图表简介

4-3-1 4.3 Seaborn 绘制图表简介

4-4 本章总结

4-4-1 4.4 本章总结

第 五 章:Dask 并行计算框架简介

5-1 本章导学

5-1-1 5.1 本章导学

5-2 Dask 并行计算框架简介

5-2-1 5.2 Dask 并行计算框架简介

5-3 安装 Dask

5-3-1 5.3 安装 Dask

5-4 使用 Dask 进行数据分析

5-4-1 5.4 使用 Dask 进行数据分析

5-5 搭建 Dask 并行计算环境简介

5-5-1 5.5 搭建 Dask 并行计算环境简介

5-6 本章总结

5-6-1 5.6 本章总结

第 六 章:课程总结

6-1 课程总结

6-1-1 第6章 课程总结
学前基础要求

具有一定的Python基础知识

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