欢迎来到几米课堂✨!这里是数据从业者夯实进阶分析能力的专属实训营,本次重磅推出的《数据分析进阶技能:Pandas》课程,将带你从Pandas基础操作到高级分析实战,一站式吃透这款Python数据分析核心工具,实现从数据处理新手到专业分析师的能力跃迁!
* 01 第一章 数据分析必备技能:Pandas-课程简介/
* 01 本章导学/
* 01 1.1 本章导学 (19.35 MB), 02:11
* 02 Pandas 简介/
* 01 1.2 Pandas 简介 (83.92 MB), 09:43
* 03 Pandas 开发环境/
* 01 1.3 Pandas 开发环境 (97.53 MB), 10:28
* 04 Pandas 与 Dask/
* 01 1.4 Pandas 与 Dask (26.28 MB), 02:42
* 05 本章总结/
* 01 1.5 本章总结 (5.12 MB), 00:52
* 02 第二章 Pandas 基础知识/
* 00 资料/
* 01 《数据分析必备技能:Pandas》辅助学习资料.zip (37.91 MB)
* 01 本章导学/
* 01 2.1 本章导学 (31.66 MB), 02:56
* 02 读取数据/
* 01 2.2.1 CSV (110.33 MB), 13:24
* 02 2.2.1 CSV-作业 (3.92 MB), 02:44
* 03 2.2.2 JSON (137.23 MB), 12:55
* 04 2.2.2 JSON-作业 (32.47 MB), 02:52
* 05 2.2.3 Excel (102.66 MB), 15:14
* 06 2.2.3 Excel-作业 (28.79 MB), 03:38
* 07 2.2.4 数据库 (145.17 MB), 17:17
* 08 2.2.5 小节总结 (16.91 MB), 01:57
* 03 DataFrame 关键属性/
* 01 2.3 DataFrame 关键属性 (150.58 MB), 16:40
* 02 2.3 DataFrame 关键属性-作业 (12.73 MB), 02:05
* 04 Pandas 的数据类型/
* 01 2.4.1 基础数据类型 (164.96 MB), 17:45
* 02 2.4.1 基础数据类型-作业 (41.28 MB), 03:54
* 03 2.4.2 转换数据类型 (171.98 MB), 19:38
* 04 2.4.2 转换数据类型-作业 (43.96 MB), 05:30
* 05 保存数据/
* 01 2.5 保存数据 (160.16 MB), 19:00
* 02 2.5 保存数据-作业 (36.46 MB), 04:30
* 06 使用 apply 处理每一行数据/
* 01 2.6 使用 apply 处理每一行数据 (111.47 MB), 10:16
* 02 2.6 使用 apply 处理每一行数据-作业 (59.93 MB), 05:18
* 07 【实战案例】读取豆瓣电影 JSON 数据并保存到数据库/
* 01 2.7.1 项目介绍 (13.13 MB), 04:06
* 02 2.7.2 步骤一:分析豆瓣电影网站 (151.77 MB), 17:39
* 03 2.7.3 步骤二:使用 requests 获取豆瓣电影数据 (209.08 MB), 17:53
* 04 2.7.4 步骤三:保存到 JSON Lines 文件 (306.75 MB), 26:55
* 05 2.7.5 步骤四:读取 JSON Lines 文件,并按行处理数据 (228.94 MB), 20:33
* 06 2.7.6 步骤五:保存数据到MySQL数据库 (135.93 MB), 12:18
* 07 2.7.7 项目总结 (10.66 MB), 01:24
* 08 本章总结/
* 01 2.8 本章总结 (27.19 MB), 03:06
* 03 第三章 DataFrame 核心分析方法/
* 01 本章导学/
* 01 3.1 本章导学 (23.47 MB), 02:20
* 02 如何清洗数据/
* 01 3.2.1 如何清洗数据(一) (82.79 MB), 10:04
* 02 3.2.1 如何清洗数据(一)-作业 (11.74 MB), 01:45
* 03 3.2.2 如何清洗数据(二) (68.94 MB), 08:40
* 04 3.2.2 如何清洗数据(二)-作业 (14.65 MB), 01:56
* 03 如何选择数据/
* 01 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据 (101.29 MB), 12:20
* 02 3.3.1 如何选择数据-按列选择数据-作业 (15.45 MB), 02:06
* 03 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据 (104.97 MB), 11:51
* 04 3.3.2 如何选择数据-按行选择数据-作业 (36.85 MB), 03:56
* 04 如何对数据进行排序和计算/
* 01 3.4.1 如何对数据进行排序 (97.04 MB), 10:37
* 02 3.4.1 如何对数据进行排序-作业 (25.81 MB), 03:09
* 03 3.4.2 如何计算数据 (82.93 MB), 10:20
* 04 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算 (12.37 MB), 05:47
* 05 3.4.3 使用agg方法进行聚合计算-作业 (32.36 MB), 03:39
* 05 常用数据分析计算方法/
* 01 3.5 常用数据分析计算方法 (82.13 MB), 10:02
* 02 3.5 常用数据分析计算方法-作业 (13.10 MB), 02:11
* 06 如何对数据进行分组与聚合计算/
* 01 3.6.1 使用groupby对数据进行分组 (225.73 MB), 22:49
* 02 3.6.2 使用grpupby+agg进行聚合计算 (158.04 MB), 15:40
* 07 【实战案例】人口数据分析/
* 01 3.7.1 项目介绍&准备环境 (11.67 MB), 01:15
* 02 3.7.2 分析理解数据 (28.59 MB), 03:29
* 03 3.7.3 人口数据分析系列问题一 (42.04 MB), 05:17
* 04 3.7.4 人口数据分析系列问题二 (272.92 MB), 25:48
* 08 【实战案例】电影数据分析/
* 01 3.8.1 项目介绍&准备环境 (17.14 MB), 01:57
* 02 3.8.2 了解数据 (19.87 MB), 01:55
* 03 3.8.3 准备数据 (26.62 MB), 02:01
* 04 3.8.3.1 选择数据 (26.62 MB), 02:01
* 05 3.8.3.2 改变数据类型 (106.34 MB), 10:46
* 06 3.8.3.3 清洗数据 (77.90 MB), 10:24
* 07 3.8.3.4 保存数据 (41.42 MB), 04:27
* 08 3.8.5.1 电影数据分析问题一 (65.81 MB), 06:02
* 09 3.8.5.2 电影数据分析问题二 (73.56 MB), 06:02
* 10 3.8.5.3 电影数据分析问题三 (49.24 MB), 04:18
* 11 3.8.5.4 电影数据分析问题四 (189.95 MB), 19:08
* 12 3.8.5.5 作业及解析&总结 (78.43 MB), 06:32
* 09 本章总结/
* 01 3.9 本章总结 (16.63 MB), 01:55
* 04 第四章 数据可视化/
* 01 本章导学/
* 01 4.1 本章导学 (16.76 MB), 01:35
* 02 Pandas 可视化图表简介/
* 01 4.2 Pandas 可视化图表简介 (232.84 MB), 26:15
* 03 Seaborn 绘制图表简介/
* 01 4.3 Seaborn 绘制图表简介 (200.19 MB), 20:35
* 04 本章总结/
* 01 4.4 本章总结 (12.33 MB), 01:16
* 05 第五章 Dask 并行计算框架简介/
* 01 本章导学/
* 01 5.1 本章导学 (4.07 MB), 00:41
* 02 Dask 并行计算框架简介/
* 01 5.2 Dask 并行计算框架简介 (28.37 MB), 02:23
* 03 安装 Dask/
* 01 5.3 安装 Dask (6.65 MB), 01:32
* 04 使用 Dask 进行数据分析/
* 01 5.4 使用 Dask 进行数据分析 (86.24 MB), 10:08
* 05 搭建 Dask 并行计算环境简介/
* 01 5.5 搭建 Dask 并行计算环境简介 (49.10 MB), 05:15
* 06 本章总结/
* 01 5.6 本章总结 (8.08 MB), 01:13
* 06 第六章 数据分析必备技能:Pandas-课程总结/
* 01 课程总结/
* 01 第6章 课程总结 (24.62 MB), 02:58





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