课程目录
1-1 [工欲善其事：工具准备] Why胖哒？ (16:08)
1-2 [工欲善其事：工具准备] pandas 3？有啥新变化？ (07:06)
1-3 [工欲善其事：工具准备] Python常用IDE简介 (11:21)
1-4 [工欲善其事：工具准备] Anaconda的安装与配置 (16:23)
1-5 [工欲善其事：工具准备] Jupyter Notebook的基本操作 (11:58)
1-6 [工欲善其事：工具准备] 本课程数据及文档下载 (10)
2-1 [数据的导入与导出] 手工输入数据并建立数据框 (17:41)
2-2 [数据的导入与导出] 读取文本格式的数据文件 (11:49)
2-3 [数据的导入与导出] 读取EXCEL格式的数据文件 (06:24)
2-4 [数据的导入与导出] ★读取统计软件的数据文件 (11:10)
2-5 [数据的导入与导出] ★如何更好的读取SPSS数据文件 (09:01)
2-6 [数据的导入与导出] ★读取数据库 (10:59)
2-7 [数据的导入与导出] 实战作业：读入PM2.5数据文件 (01:13)
2-8 [数据的导入与导出] 保存数据至外部文件 (06:46)
2-9 [数据的导入与导出] ★保存为SPSS数据文件 (05:17)
2-10 [数据的导入与导出] ★保存数据至数据库 (05:06)
2-11 [数据的导入与导出] pandas数据读入/保存命令总结 (09:39)
3-1 [变量列的基本操作] 对数据作简单浏览 (05:05)
3-2 [变量列的基本操作] 重命名变量列 (05:29)
3-3 [变量列的基本操作] 筛选变量列 (07:15)
3-4 [变量列的基本操作] 删除变量列 (05:02)
3-5 [变量列的基本操作] pandas支持的变量类型 (07:57)
3-6 [变量列的基本操作] 变量类型的转换 (13:41)
3-7 [变量列的基本操作] 实战作业：对PM2.5数据做简单清理 (01:00)
4-1 [胖哒黑魔法：索引] 建立索引 (11:13)
4-2 [胖哒黑魔法：索引] 指定某列为索引 (04:27)
4-3 [胖哒黑魔法：索引] 将索引还原回列 (08:09)
4-4 [胖哒黑魔法：索引] 引用和修改索引 (08:49)
4-5 [胖哒黑魔法：索引] ★强行更新索引 (07:48)
5-1 [案例行的基本操作] 案例排序 (16:26)
5-2 [案例行的基本操作] 按照实际位置进行筛选 (07:12)
5-3 [案例行的基本操作] 按照索引值进行筛选 (13:28)
5-4 [案例行的基本操作] 列表筛选与条件筛选 (14:17)
5-5 [案例行的基本操作] ★用类SQL语句筛选 (06:12)
6-1 [变量变换] 计算新变量（上） (07:28)
6-2 [变量变换] 计算新变量（下） (08:08)
6-3 [变量变换] 对应数值的替换 (07:36)
6-4 [变量变换] 指定数值范围的替换 (08:18)
6-5 [变量变换] ★哑变量变换 (05:18)
6-6 [变量变换] ★数值分段 (06:21)
7-1 [文件级别的数据管理] 数据拆分 (12:08)
7-2 [文件级别的数据管理] 数据分组汇总 (13:45)
7-3 [文件级别的数据管理] ★长形格式和宽形格式的互相转换 (12:37)
7-4 [文件级别的数据管理] ★数据的纵向合并 (07:53)
7-5 [文件级别的数据管理] ★数据的横向合并 (14:03)
7-6 [文件级别的数据管理] ★concat命令介绍 (05:32)
8-1 [★数据清洗] 读入PM2.5实战案例数据 (05:58)
8-2 [★数据清洗] 缺失值的设定 (08:07)
8-3 [★数据清洗] 如何处理缺失值 (11:12)
8-4 [★数据清洗] 数据查重 (06:04)
8-5 [★数据清洗] 直接比较数据框/变量列 (07:35)
9-1 [★处理日期时间变量] 建立Timestamp类 (05:32)
9-2 [★处理日期时间变量] 将数据转换为Timestamp类 (06:27)
9-3 [★处理日期时间变量] 使用DatetimeIndex类 (07:58)
9-4 [★处理日期时间变量] 对时间序列做基本处理 (11:36)
10-1 [数据的图形展示] 配置Pandas绘图环境 (09:51)
10-2 [数据的图形展示] 各类统计图的具体绘制（上） (09:55)
10-3 [数据的图形展示] 各类统计图的具体绘制（下） (06:02)
11-1 [数据特征的分析探索] 变量特征的基本描述 (07:02)
11-2 [数据特征的分析探索] 分类变量的交叉表描述 (05:03)
11-3 [数据特征的分析探索] 常用假设检验方法的实现 (07:03)
12-1 [★北京PM2.5数据分析] 数据准备 (07:16)
12-2 [★北京PM2.5数据分析] 了解数据的基本特征 (11:18)
12-3 [★北京PM2.5数据分析] 回答研究问题 (13:39)
13-1 [★如何优化Pandas] 优化Pandas时的一些基本原则 (09:01)
13-2 [★如何优化Pandas] 学习使用各种计时工具 (09:23)
13-3 [★如何优化Pandas] 超大数据文件的处理 (16:06)
13-4 [★如何优化Pandas] 加速！加速！再加速！ (07:33)
13-5 [★如何优化Pandas] 如何进行多列数据的计算 (12:03)
13-6 [★如何优化Pandas] 各种pandas加速外挂 (07:26)
14-1 [★基于Pandas的图形化工具] 基于Pandas的图形化工具概述 (13:21)
14-2 [★基于Pandas的图形化工具] 请给我一个偷懒的数据探索方法 (17:29)
14-3 [★基于Pandas的图形化工具] 器如其名：PandasGUI (18:27)
14-4 [★基于Pandas的图形化工具] 重量级神器：Dtale (21:13)
