更新于 2024 年 10 月
语言 - 英语
很棒的课程.....这门课程从零开始教授 numpy 和 padas
使用 NumPy 和 Pandas 进行数据分析
使用 Python 强大的 NumPy 和 Pandas 库快速轻松地分析数据
讲座 -20
时长 -8 小时
终身访问
课程 描述
如果您在 Microsoft Excel、Apple Numbers 或 Google Sheets 等电子表格软件中花费过时间，并且渴望将您的数据分析技能提升到一个新的水平，那么本课程适合您！
使用 Pandas 和 Python 进行数据分析 将向您介绍建立在 Python 编程语言之上的流行 Pandas 库。
Pandas 是一款强大的工具，允许您对海量数据集执行任何操作——分析、组织、排序、过滤、透视、聚合、整理、清理、计算等等！
我称之为“加强版 Excel”！
在超过 19 个小时的课程中，我将逐步指导您学习 Pandas，从安装到可视化！我们将涵盖数百种不同的方法、属性、功能和特性，这些都封装在这个很棒的库中。我们将深入研究大量不同的数据集，包括短数据集和长数据集、损坏数据集和完整数据集，以展示此软件包令人难以置信的多功能性和效率。
使用 Pandas 和 Python 进行数据分析 附带数十个供您使用的数据集。立即加入，并跟随我的课程，看看使用 pandas 入门有多简单！
本课程适合谁
- 数据分析师和商业分析师
- 希望学习更强大的数据分析软件的 Excel 用户
目标
- NumPy 简介
- Python NumPy 数组
- 索引和切片
- 统计函数、运算符和随机数
- Series 和 DataFrame 简介
- 日期范围和数据检查
- DataFrame 的索引和切片
- 连接和描述性统计
- 合并 DataFrame
- 处理文本数据
- 函数应用
先决条件
- Python 编程语言的基本经验。
课程大纲
查看课程内容的详细分解
使用 NumPy 和 Pandas 进行数据分析
19 节课
-
简介 01:09 01:09 -
NumPy 简介 34:09 34:09
-
Python NumPy 数组 22:32 22:32
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索引和切片 - 1 19:29 19:29
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索引和切片 - 2 30:21 30:21
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统计函数、运算符和随机数 20:12 20:12
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Series 和 DataFrame 简介 41:00 41:00
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日期范围和数据检查 29:36 29:36
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DataFrame 的索引和切片 - 1 30:13 30:13
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loc 和 iloc 31:18 31:18
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DataFrame 的索引和切片 - 2 18:24 18:24
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数据拼接和描述性统计 31:54 31:54
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DataFrame 的合并 29:28 29:28
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文本数据处理 18:40 18:40
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函数应用和 Python 中的数据加载 40:33 40:33
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从 CSV、Excel 和 URL 加载数据 21:24 21:24
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使用 Pandas 进行数据可视化 19:33 19:33
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什么是数据科学 30:42 30:42
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什么是机器学习 25:06 25:06
讲师 信息
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