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人生苦短,一起学Python啊,《Python全系列》第15阶段更新

Python全系列

 

本次更新内容为Python第十阶段:数据分析理论和实战

 

数据分析将会作为一门通识技能,进入越来越多的不同工作岗位中。掌握数据分析的程序员,一方面可以提升自己相应的业务能力,另一方面也可以让自己建立一种data-driven的视角,去思考各种问题。

 

Python是数据专业人士使用广泛的编程语言,并且正在抛弃其传统的竞争对手R。我们增加数据分析是为了让学员就业的面更加广泛。

 

章节9:Pandas的使用

01_pandas介绍与环境搭建

02_pandas数据初始化_手动输入

03_pandas数据初始化_读取文件

04_pandas数据初始化_读取Excel

05_pandas数据初始化_读取MySQL

06_pandas数据保存_文件

07_pandas数据保存_数据库

08_pandas了解数据的基本情况

09_pandas修改变量列名

10_pandas列的筛选

11_pandas列的删除

12_pandas列类型转换

13_pandas列的添加

14_pandas索引的创建

15_pandas索引的指定

16_pandas索引的还原

17_pandas索引的引用与修改

18_pandas索引的更新

19_pandas获取列的数据

20_pandas获取行的数据

21_pandas混合选择数据

22_pandas中isin的使用

23_pandas中query的使用

24_pandas记算新变量并添加

25_pandas修改指定变量值

26_pandas修改范围变量值

27_pandas虚拟变量的生成

28_pandas数值的切分

29_pandas数据的分组

30_pandas分组汇总

31_pandas长宽数据转换

32_pandas数据合并(纵向)

33_pandas数据合并(横向)

34_pandas中concat数据合并

35_pandas缺失值的认识

36_pandas缺失值的处理

37_pandas处理重复数据

38_pandas时间类型的认识

39_pandas时间的转换

40_pandas_时间索引

41_pandas_时间索引应用

42_pandas_图表基本设置

43_pandas_绘图01

44_pandas_绘图02

45_pandas_数据探索

46_pandas_数据交叉表

47_pandas_优化的基本原则

48_pandas_时间记录工具

49_pandas_大数据文件处理

50_pandas_代码基本优化

51_pandas_代码多列运算优化

52_pandas_外挂的使用

 

 

 

另附各章节课程资料

 


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