Pandas 入门速成班：NumPy + Pandas + Matplotlib
面向行业的Python速成课程 | 动手编码作业
更新于 2024年9月
语言 - 英文
讲座 -63
资源 -10
时长 -6 小时
终身访问
课程描述
您好，欢迎参加本课程！
我希望您对开始学习用于数据分析的 Python 之旅感到兴奋。
在本课程结束时，您将能够轻松地操作和可视化您的数据。
我只想得到您的承诺，您将尝试完成分布在各个模块中的所有 13 次测验，并诚实地完成最终作业。为什么？ 因为练习得越多，代码就越好。
您为什么要参加本课程
它令人难忘：您将学习您所做一切背后的“原因”，以便记住这些概念，并稍后自己使用它们。
它长度适中：课程仅 6.5 小时，因此您实际上能够完成它并获得证书。
它节奏适中：您将以适合初学者的速度学习 Python 基础知识。这意味着您不会落后，也不会浪费时间在无关的填充内容上。
它实用：您实际上使用 Pandas 来操作数据。它不仅仅是枯燥的理论。有一个大型编码作业让您亲身体验，并使您对这项技能更有信心。随着时间的推移，我将继续添加更多编码作业供您练习。
现在，让我们看看课程大纲。
我们将从以下讲座开始奠定基础
Python 基础入门。
Numpy 包，它是 Pandas 包的基础。
然后，我们将学习
Python 中用于存储数据集合的数据类型。
然后我们将开始学习以下内容：
从不同的文件格式在 Pandas 中创建 Dataframe。
数据选择和过滤。
合并和聚合，这是 Dataframe 分析的基础。
使用 pandas 处理日期时间。
高级数据操作。
循环和函数。
数据可视化。
作业 - 使用 Fitbit 用户活动数据。
试用本课程 30 天，享受零风险，30 天 100%退款保证！您绝对没有什么损失，只有收获！
立即报名参加 Python 速成课程！——您一定会为此感到高兴！
目标
- 学习如何使用 Numpy、List、Dictionary 和 Pandas 进行数据操作。
- 学习如何使用 Matplotlib 通过 pandas 进行数据可视化。
- 学习如何从不同的文件格式创建 Dataframe。
- 学习在 pandas 中进行数据选择、数据操作、合并和分组数据。
- 最终作业，您将使用 Pandas 分析 Fitbit 用户的活动
先决条件
- 无需编程经验。您将学习所有需要了解的内容。
课程
查看课程内容的详细细分
开始学习
3 个课程
-
课程介绍 02:51 02:51 -
环境搭建 08:19 08:19
-
如何访问资源 04:00 04:00
NumPy入门
5个讲座
使用Pandas创建数据框
4个讲座
使用Pandas合并数据框
6个讲座
Pandas中的日期时间处理
3个讲座
Pandas DataFrame 的迭代
5 个讲座
字符串列的处理
4 节课
使用Matplotlib进行数据可视化
10节课程
讲师 详情
Anmol Tomar
我是一名数据科学家，拥有超过7年的Python、数据分析、机器学习等方面的经验。我曾与多家财富500强企业（零售、保险、银行等领域）合作，帮助他们做出数据驱动的决策。
教学一直是我的热情所在。我曾以线下模式教授许多学生，现在很高兴能够通过Tutorialspoint平台，让您的在线学习体验变得更有趣。
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