数据分析工作场景的解法：Pandas库的应用

这门课聚焦Python中的Pandas库，解决工作中数据预处理、清洗和可视化的实际问题。适合需要处理业务数据但缺乏系统工具栈的职场人，或刚接触数据分析的转行者。课程从基础操作入手，通过案例演示如何用Pandas读取、筛选、转换数据，并借助可视化工具呈现分析结果。例如，通过条形图、折线图对比不同维度的指标变化，或用数据清洗技巧剔除异常值，确保分析逻辑的准确性。掌握后，能独立完成从原始数据到分析图表的全流程作业，适用于电商用户画像分析、运营数据趋势监控等场景。

适合的基础及资料配合

课程要求学员具备Python基础语法知识，无需深究算法原理，重点在于理解Pandas的函数调用逻辑。资料包中包含可视化章节的实操视频，建议先学习第7章的绘图模块，通过保存图片、绘制条形/折线图掌握数据可视化基础。接着可按目录顺序推进，每学习一节数据清洗或预处理内容（如缺失值填充、数据合并），配合课后案例练习，用提供的示例数据集（未列出具体名称）验证操作效果。例如，学习完“数据去重”部分，尝试对实际业务数据执行去重操作，对比处理前后的差异。资料中的编辑点评和资源精选可作为快速查阅的笔记补充。

独立实操的目标与资料使用

学完后能独立完成小型数据分析项目：从导入Excel或CSV文件，通过Pandas处理数据（如计算衍生指标、按条件筛选），到用Matplotlib生成带标题、图例的图表并保存为本地文件。资料包中的实战案例视频会演示每步操作对应的代码片段，建议对照修改参数或数据源，加深理解。例如，将课程中的示例代码应用于自己的销售数据，尝试调整聚合函数或颜色主题。最后可通过练习题检验掌握程度，若遇到函数用法问题，可查阅资料中的“编辑点评”总结的避坑点，避免陷入“数据格式报错”等常见问题。

课程目录

课程目录47 集
  • 📁 {7}--matplotlib可视化 [7.7]--图片本地保存【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4
  • [48.4 MB] [7.3]--画条形图.mp4
  • [47.4 MB] [7.4]--画折线图【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [38.8 MB] [7.2]--画图数据处理及新增画布【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [89.3 MB] [7.6]--画图美化.mp4
  • [86.5 MB] [7.1]--可视化库的安装和导入【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4
  • [76.3 MB] [7.5]--画组合图.mp4
  • [35.7 MB] 📁 {2}--初识numpy [2.1]--numpy安装及数据创建【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [94.3 MB] [2.2]--numpy索引和切片.mp4
  • [44.1 MB] 📁 {4}--股票季报数据获取及数据表检查 [4.1]--数据表查看.mp4
  • [90.3 MB] [4.4]--描述性统计及极值索引.mp4
  • [117.1 MB] [4.5]--查看唯一值及value.mp4
  • [49.2 MB] [4.3]--查看数据格式与空值【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [46.4 MB] [4.2]--数据提取【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp4
  • [85.3 MB] 📁 {5}--数据表清洗 [5.1]--更改行列标签名称.mp4
  • [48.5 MB] [5.2]--设置行索引【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [39.7 MB] [5.11]--重置行索引.mp4
  • [153.9 MB] [5.9]--按值排序【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [76.1 MB] [5.7]--数据格式转换.mp4
  • [65.3 MB] [5.4]--删除特定的行、列.mp4
  • [62.1 MB] [5.8]--重复值查看及删除.mp4
  • [64.4 MB] [5.12]--练习：封装函数输入股票代码获取清洗后的数据表【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [116.6 MB] [5.10]--按索引排序.mp4
  • [42.0 MB] [5.5]--删除空值.mp4
  • [32.9 MB] [5.6]--填充空值.mp4
  • [40.1 MB] [5.3]--值替换.mp4
  • [76.7 MB] 📁 {1}--课程介绍 (1.3)--pandas学习手册（可从参考资料处下载）.pdf
  • [401.6 KB] [1.2]--Python、Pycharm安装.mp4
  • [69.7 MB] [1.1]--课程介绍.mp4
  • [70.4 MB] 📁 {6}--数据预处理 [6.11]--给数据加上区间标签qcut.mp4
  • [100.9 MB] [6.2]--添加列【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [40.0 MB] [6.12]--数据分组groupby.mp4
  • [123.3 MB] [6.1]--添加行.mp4
  • [19.0 MB] [6.7]--数据表合并merge.mp4
  • [128.4 MB] [6.4]--数据表加工apply.mp4
  • [51.3 MB] [6.14]--数据透视表pivot_table.mp4
  • [89.8 MB] [6.6]--数据表加工transform.mp4
  • [120.3 MB] [6.5]--匿名函数lambda.mp4
  • [73.7 MB] [6.8]--练习：封装函数通过股票代码汇总数据【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4
  • [372.5 MB] [6.13]--分类统计value_counts.mp4
  • [72.0 MB] [6.9]--数据表合并concat【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.mp4
  • [321.3 MB] [6.3]--数组加工map.mp4
  • [65.7 MB] [6.10]--给数据加上区间标签cut.mp4
  • [183.6 MB] 📁 {3}--初识pandas和量化交易 [3.1]--pandas安装及数据创建的保存【不易整理‖请关注：CunWorkNotes】.mp4
  • [133.0 MB] [3.2]--量化交易及AKshare介绍.mp4
  • [119.9 MB] 📁 {8}--课程回顾与展望 [8.1]--课程回顾与展望.mp4
  • [64.1 MB] 适合人群 数据分析初学者 Python爱好者 数据科学从业者 学习收获 掌握Pandas库基本操作 学会数据分析全流程 提升数据分析实战能力 祝您学习愉快！ 学有所成，前程似锦！