你将收获

1.熟悉数据清洗的流程和方法

2.熟练掌握pandas和numpy的运用

3.举一反三,能够独立完成数据分析中数据清洗阶段任务

适用人群

零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生、在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析人员、学员熟悉Anaconda的安装和常用数据结构

课程介绍

本次课程主要以真实的电商数据为基础,通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

本课知识点

数据编程语言Pythonpython数据分析电商class

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同学笔记

  • weixin_46294970 2020-11-15 13:29:12

    来源:Numpy常用数据清洗函数 查看详情

    np.sort(arr1)

    sorted(arr,reverse=True)

    np.where(s>3,1,-1)

    共有三个参数,第一个参数是条件,第二个参数是当条件满足时的返回值,第三个参数是当条件不满足时的返回值

     

    np.extract(s>3,s)

    第一个参数是条件,第二个参数是当条件满足时返回的值

     

  • weixin_46294970 2020-11-15 11:14:53

    来源:Numpy常用数据结构 查看详情

     np.linspace(起始值,终止值,一共要产生几个数值,endpoint=True/False是否包含末尾值)

    用于产生等差数列

    np.zeros([4,5])

    产生一个4行5列的全零二维数组

    np.ones([4,5,6])

    产生一个4页5行6列的全一三维数组

  • weixin_43504907 2020-10-16 08:24:49

    来源:数据增加和删除 查看详情

    已看完。只涉及整列增加和删除数据,并没有增加固定位置数据的操作。

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