课程试听
第一章 数据分析必备技能：Pandas-课程简介
1-1 本章导学
- 1.1 本章导学 免费试学
1-2 Pandas 简介
- 1.2 Pandas 简介 免费试学
1-3 Pandas 开发环境
- 1.3 Pandas 开发环境 免费试学
1-4 Pandas 与 Dask
- 1.4 Pandas 与 Dask 免费试学
1-5 本章总结
- 1.5 本章总结 免费试学
第二章 Pandas 基础知识
2-1 本章导学
- 2.1 本章导学
2-2 读取数据
- 2.2.1 CSV
- 2.2.1 CSV-作业
- 2.2.2 JSON
- 2.2.2 JSON-作业
- 2.2.3 Excel
- 2.2.3 Excel-作业
- 2.2.4 数据库
- 2.2.5 小节总结
2-3 DataFrame 关键属性
- 2.3 DataFrame 关键属性
- 2.3 DataFrame 关键属性-作业
2-4 Pandas 的数据类型
- 2.4.1 基础数据类型
- 2.4.1 基础数据类型-作业
- 2.4.2 转换数据类型
- 2.4.2 转换数据类型-作业
2-5 保存数据
- 2.5 保存数据
- 2.5 保存数据-作业
2-6 使用 apply 处理每一行数据
- 2.6 使用 apply 处理每一行数据
- 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 项目介绍
- 2.7.2 步骤一：分析豆瓣电影网站
- 2.7.3 步骤二：使用 requests 获取豆瓣电影数据
- 2.7.4 步骤三：保存到 JSON Lines 文件
- 2.7.5 步骤四：读取 JSON Lines 文件，并按行处理数据
- 2.7.6 步骤五：保存数据到MySQL数据库
- 2.7.7 项目总结
2-8 本章总结
- 2.8 本章总结
第三章 DataFrame 核心分析方法
3-1 本章导学
- 3.1 本章导学
3-2 如何清洗数据
- 3.2.1 如何清洗数据（一）
- 3.2.1 如何清洗数据（一）-作业
- 3.2.2 如何清洗数据（二）
- 3.2.2 如何清洗数据（二）-作业
3-3 如何选择数据
- 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据
- 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据-作业
- 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据
- 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 如何对数据进行排序
- 3.4.1 如何对数据进行排序-作业
- 3.4.2 如何计算数据
- 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算
- 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 常用数据分析计算方法
- 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 使用groupby对数据进行分组
- 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 项目介绍&准备环境
- 3.7.2 分析理解数据
- 3.7.3 人口数据分析系列问题一
- 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 项目介绍&准备环境
- 3.8.2 了解数据
- 3.8.3 准备数据
- 3.8.3.1 选择数据
- 3.8.3.2 改变数据类型
- 3.8.3.3 清洗数据
- 3.8.3.4 保存数据
- 3.8.5.1 电影数据分析问题一
- 3.8.5.2 电影数据分析问题二
- 3.8.5.3 电影数据分析问题三
- 3.8.5.4 电影数据分析问题四
- 3.8.5.5 作业及解析&总结
3-9 本章总结
- 3.9 本章总结
第四章 数据可视化
4-1 本章导学
- 4.1 本章导学
4-2 Pandas 可视化图表简介
- 4.2 Pandas 可视化图表简介
4-3 Seaborn 绘制图表简介
- 4.3 Seaborn 绘制图表简介
4-4 本章总结
- 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 本章导学
5-2 Dask 并行计算框架简介
- 5.2 Dask 并行计算框架简介
5-3 安装 Dask
- 5.3 安装 Dask
5-4 使用 Dask 进行数据分析
- 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 搭建 Dask 并行计算环境简介
5-6 本章总结
- 5.6 本章总结
第六章 数据分析必备技能：Pandas-课程总结
6-1 课程总结
- 第6章 课程总结