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        01-pandas基本介紹
        02-操作pandas的series對象-1.聲明series
        03-操作pandas的series對象-2.選擇series內部元素
        04-操作pandas的series對象-3.series元素賦值
        05-操作pandas的series對象-4.用numpy或其他series定義新的series對象
        06-操作pandas的series對象-5.series對象的元素篩選
        07-操作pandas的series對象-6.series對象組成元素及判斷
        08-操作pandas的series對象-7.series對象間的運算
        09-操作pandas的DataFrame-1.什么是DataFrame
        10-操作pandas的DataFrame-2.DataFrame和Numpy多維數組對比
        11-操作pandas的DataFrame-3.創建DataFrame對象
        12-操作pandas的DataFrame-4.DataFrame的主要屬性
        13-操作pandas的DataFrame-5.對行列數據增刪改操作
        14-操作pandas的DataFrame-6.判斷元素的從屬關系
        15-操作pandas的DataFrame-7.DataFrame的轉置操作
        16-操作pandas中的index對象-1.index屬性
        17-操作pandas中的index對象-2.重新索引
        18-操作pandas中的index對象-3.以某列值作為新的索引
        19-操作pandas中的index對象-4.識別并過濾重復索引
        20-操作pandas中的index對象-5.算術和數據對齊
        21-操作pandas中的index對象-6.根據索引、元素進行排序
        22-算術運算與邏輯運算-1.Series和DataFrame的算術運算
        23-算術運算與邏輯運算-2.邏輯運算
        24-統計函數與自定義函數-1.統計函數
        25-統計函數與自定義函數-2.累計統計函數
        26-統計函數與自定義函數-3.相關性分析統計
        27-統計函數與自定義函數-4.自定義函數(1)
        28-統計函數與自定義函數-4.自定義函數(2)
        29-pandas中的文件讀寫-1.CSV文件的讀寫(1)
        30-pandas中的文件讀寫-1.CSV文件的讀寫(2)
        31-pandas中的文件讀寫-1.CSV文件的讀寫(3)
        32-pandas中的文件讀寫-2.HDF5文件的讀寫
        33-pandas中的文件讀寫-3.JSON文件的讀寫
        34-pandas中的文件讀寫-4.從數據庫中讀寫數據
        35-pandas中的文件讀寫-5.從excel中讀寫文件
        首頁 / Python數據科學 · 第三階段 / Pandas入門與實踐
        發布于 2022-02-17 · 588 次觀看
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        01-pandas基本介紹
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        02-操作pandas的series對象-1.聲明series
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        03-操作pandas的series對象-2.選擇series內部元素
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        04-操作pandas的series對象-3.series元素賦值
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        05-操作pandas的series對象-4.用numpy或其他series定義新的series對象
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        10-操作pandas的DataFrame-2.DataFrame和Numpy多維數組對比
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        18-操作pandas中的index對象-3.以某列值作為新的索引
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        課程目標
        熟練掌握Pandas中兩種常用數據類型Series和Dataframe完成數據分析的常規操作
        知識要點
        從0基礎學習并掌握Pandas的基本知識及應用
        授課講師

        周一

        蝸牛學苑資深講師
        碩士,統計師。從事數據科學研發多年,歷任數據分析師、數據挖掘工程師。具備深厚的數學、統計學和數理統計功底,擅長商業數據項目研發管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 語言工具,和機器學習、深度學習等相關技術。啟發式教學,個別化教學,課堂氛圍輕松,知識點凝練,深受學生好評。
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