涵盖Pandas基础案例+6大项目实战案例（覆盖电商，电信，保险，股价，二手车，共享单车）

*   01 pandas基础内容/

  *   01 课程介绍.mp4 (4.33 MB), 00:46

  *   02 p001-使用List构造Series.mp4 (2.44 MB), 00:28

  *   03 p002-使用字典构造Series.mp4 (2.63 MB), 00:29

  *   04 p003-将Series转为List.mp4 (4.84 MB), 00:53

  *   05 p004-将Series转为DataFrame.mp4 (4.14 MB), 00:43

  *   06 p005-转换Series的数据类型.mp4 (4.35 MB), 00:52

  *   07 p006-给Series添加元素.mp4 (3.54 MB), 00:40

  *   08 p007-Series转为DataFrame.mp4 (5.93 MB), 01:03

  *   09 p008-使用Numpy创建Series.mp4 (7.01 MB), 01:16

  *   10 p009-创建一个DataFrame.mp4 (3.17 MB), 00:34

  *   11 p010-设置DataFrame的索引列.mp4 (3.27 MB), 00:39

  *   12 p011-生成一个月份的所有天.mp4 (7.05 MB), 01:11

  *   13 p012-生成一年的所有星期日.mp4 (11.12 MB), 02:10

  *   14 p013-生成一天的所有的小时.mp4 (7.86 MB), 01:32

  *   15 p014-生成日期的DataFrame.mp4 (9.19 MB), 01:37

  *   16 p015-打印DataFrame前后N行.mp4 (4.62 MB), 00:52

  *   17 p016-查看DF基本信息和数据统计.mp4 (6.73 MB), 01:24

  *   18 p017-统计Excel数据某列次数.mp4 (6.53 MB), 01:19

  *   19 p019-DF的前N行数据存储CSV.mp4 (6.15 MB), 01:04

  *   20 p020-加载CSV文件到DF.mp4 (3.07 MB), 00:34

*   02 公司股价数据分析/

  *   01 p022-公司股价数据集-查看基本信息和数据统计.mp4 (7.97 MB), 01:31

  *   02 p023-公司股价数据集-更改索引列为普通列.mp4 (5.55 MB), 00:59

  *   03 p024-公司股价数据集-日期数据添加月份和年份.mp4 (8.92 MB), 01:37

  *   04 p025-公司股价数据集-计算每年股价的平均收盘价格.mp4 (8.37 MB), 01:25

  *   05 p027-公司股价数据集-筛选股价数据指定列和行.mp4 (4.56 MB), 00:53

  *   06 p028-公司股价数据集-设置股价数据的日期为索引列.mp4 (6.37 MB), 01:11

  *   07 p029-公司股价数据集-删除股价不需要数据列.mp4 (6.69 MB), 01:17

  *   08 p030-公司股价数据集-对股价数据列进行重命名.mp4 (5.36 MB), 00:56

  *   09 p031-伦敦共享单车数据集-加载数据.mp4 (6.57 MB), 01:08

  *   10 p032-伦敦共享单车-修改时间戳的类型.mp4 (4.74 MB), 00:50

*   03 共享单车数据集/

  *   01 p031-伦敦共享单车数据集-加载数据.mp4 (6.57 MB), 01:08

  *   02 p032-伦敦共享单车-修改时间戳的类型.mp4 (4.74 MB), 00:50

  *   03 p033-伦敦共享单车-修改时间戳的类型.mp4 (3.86 MB), 00:41

  *   04 p034-伦敦共享单车数据集-添加年月日字段.mp4 (14.17 MB), 02:33

  *   05 p035-伦敦共享单车-计算每月湿度百分比.mp4 (4.50 MB), 01:02

  *   06 p036-伦敦共享单车-计算每小时分享次数平均值.mp4 (7.79 MB), 01:25

  *   07 p037-伦敦共享单车-周末每小时分享次数统计.mp4 (8.99 MB), 01:29

  *   08 p038-伦敦共享单车-按风速和湿度筛选数据.mp4 (7.26 MB), 01:44

  *   09 p039-伦敦共享单车-查询周末数据.mp4 (11.69 MB), 02:00

  *   10 p040-伦敦共享单车-查询周末数据并存储CSV.mp4 (8.03 MB), 01:22

*   04 二手汽车数据分析/

  *   01 p041-二手汽车数据集-数据介绍和加载.mp4 (3.82 MB), 00:54

  *   02 p042 -二手汽车数据集 数值缺失数据统计.mp4 (6.70 MB), 01:30

  *   03 p043-二手汽车数据集-删除指定的数据列.mp4 (4.81 MB), 00:59

  *   04 p044-二手汽车数据集-列的数据变化.mp4 (7.32 MB), 01:26

  *   05 p045-二手汽车数据集-不同汽车品牌的平均价格.mp4 (18.98 MB), 03:27

  *   06 p046-二手汽车数据集-不同燃料类型汽车分布.mp4 (8.63 MB), 01:41

  *   07 p047-二手汽车数据集-缺失数值填充.mp4 (8.98 MB), 01:52

  *   08 p048-二手汽车数据集-价格分布（直方图）.mp4 (8.13 MB), 01:43

  *   09 p049-二手汽车数据集-价格分布（密度分布图）.mp4 (4.32 MB), 00:56

  *   10 p050 二手汽车数据集-价格分布（散点图）.mp4 (4.53 MB), 01:00

*   05 女性电商评论数据分析/

  *   01 p051-女装电商评论数据分析案例分享.mp4 (7.23 MB), 01:19

  *   02 p052-女性电商评论数据-环境准备.mp4 (6.06 MB), 01:27

  *   03 p053-女性电商评论数据-数据加载.mp4 (6.43 MB), 01:20

  *   04 p054-女性电商评论数据-一级产品分类转化.mp4 (6.78 MB), 01:23

  *   05 p055-女性电商评论数据-三级产品分类转化.mp4 (9.91 MB), 01:43

  *   06 p056-女性电商评论数据-用户年龄分段.mp4 (12.17 MB), 02:34

  *   07 p057-女性电商评论数据-用户商品评级转化.mp4 (7.19 MB), 01:29

  *   08 p058-女性电商评论数据-缺失数据处理.mp4 (7.84 MB), 01:32

  *   09 p059-女性电商评论数据-产品分析-一级分类计数统计.mp4 (25.99 MB), 05:11

  *   10 p060-女性电商评论数据-产品分析-二级分类计数统计.mp4 (6.92 MB), 01:27

  *   11 p061-女性电商评论数据-产品分析-三级分类计数统计.mp4 (10.96 MB), 02:13

  *   12 p062-产品分析-不同年龄段落-三级类目下女性用户电商评论统计1.mp4 (18.53 MB), 03:55

  *   13 p063-产品分析-不同年龄段落-三级类目下女性用户电商评论统计2.mp4 (2.48 MB), 00:34

  *   14 p064-产品分析-不同年龄段落-三级类目下女性用户电商评论统计3.mp4 (11.87 MB), 01:57

  *   15 p065-产品分析-商品评级的情况.mp4 (18.46 MB), 03:33

  *   16 p066-产品分析-不同一级分类-不同评级下女性用户电商评论统计.mp4 (24.54 MB), 04:41

  *   17 p067-产品分析-商品推荐数据分析.mp4 (6.76 MB), 01:25

  *   18 p068-买家分析-不同年龄段-女性用户电商评论数据.mp4 (11.94 MB), 02:11

  *   19 p069-买家分析-推荐和不推荐用户的反馈数据对比.mp4 (9.10 MB), 01:32

  *   20 p070-买家分析-词云评论可视化.mp4 (6.02 MB), 01:12

*   06 保险费用数据/

  *   01 p071-保险费用数据-学什么.mp4 (12.29 MB), 02:10

  *   02 p072-保险费用数据-项目背景.mp4 (8.44 MB), 01:45

  *   03 p073-保险费用数据-用户性别出现次数分析.mp4 (13.65 MB), 02:42

  *   04 p074-保险费用数据-用户年龄分析.mp4 (34.53 MB), 06:00

  *   05 p075-保险费用数据-用户年龄和保险费用的关系.mp4 (15.35 MB), 02:36

  *   06 p076-保险费用数据-用户体重指数和保险费用的关系.mp4 (11.01 MB), 02:03

  *   07 p077-保险费用数据-不同地域和保险费用的关系.mp4 (14.48 MB), 02:36

  *   08 p078-保险费用数据-检测是否有重复数据行.mp4 (3.28 MB), 00:42

  *   09 p079-保险费用数据-删除重复的数据行.mp4 (5.51 MB), 01:05

  *   10 p080-保险费用数据-筛选打印object类型的列.mp4 (7.25 MB), 01:20

  *   11 p081-保险费用数据-转换数据列到cat类型.mp4 (8.04 MB), 01:42

  *   12 p082-保险费用数据-查看数值数据列的分布.mp4 (4.55 MB), 01:03

  *   13 p083-保险费用数据-查看类别数据列的分布.mp4 (8.03 MB), 01:23

  *   14 p084-保险费用数据-统计数值列的均值和方差.mp4 (6.37 MB), 01:09

  *   15 p085-保险费用数据-统计数据列的缺失值个数.mp4 (3.08 MB), 00:39

  *   16 p086-保险费用数据-将类别字段转换成01编码.mp4 (15.01 MB), 02:54

  *   17 p087-保险费用数据-相关性矩阵的筛选排序.mp4 (17.62 MB), 03:04

  *   18 p088-保险费用数据-相关性矩阵特征从大到小排序可视化.mp4 (7.68 MB), 01:38

  *   19 p089-保险费用数据-相关性矩阵特征可视化.mp4 (17.04 MB), 03:16

  *   20 p090-保险费用数据-模型训练&预测.mp4 (13.77 MB), 02:41

*   07 电信用户流失数据/

  *   01 p091-电信用户流失分析与预测-学什么.mp4 (6.00 MB), 00:59

  *   02 p092-电信用户流失数据-项目背景.mp4 (12.72 MB), 02:09

  *   03 p093-电信用户流失数据-提出问题.mp4 (5.02 MB), 00:58

  *   04 p094-电信用户流失数据-项目整体介绍.mp4 (9.41 MB), 02:02

  *   05 p095-电信用户流失数据-数据清洗-数据工具导入.mp4 (7.97 MB), 01:27

  *   06 p096-电信用户流失数据-数据清洗-数据列检查.mp4 (12.48 MB), 02:31

  *   07 p097-电信用户流失数据-数据清洗-数据类型转换.mp4 (10.44 MB), 02:00

  *   08 p098-电信用户流失数据-数据清洗-缺失数据填充.mp4 (21.49 MB), 03:50

  *   09 p099-电信用户流失数据-可视化分析-流失用户数量和占比.mp4 (12.83 MB), 02:14

  *   10 p100-电信用户流失数据-可视化分析-用户特征分析.mp4 (14.06 MB), 02:24

  *   11 p101-电信用户流失数据-特征提取-离散特征编码.mp4 (15.06 MB), 02:40

  *   12 p102-电信用户流失数据-特征提取-连续特征编码.mp4 (5.02 MB), 00:56

  *   13 p103-电信用户流失数据-特征提取-特征融合.mp4 (9.55 MB), 01:47

  *   14 p104-电信用户流失数据-特征提取-特征关联关系.mp4 (5.90 MB), 01:22

  *   15 p105-电信用户流失数据-模型训练和预测应用.mp4 (28.47 MB), 04:42