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用Python中的Pandas处理数据 pandas构建与应用 1.0 Pandas高效数据分析利器(入门篇)

用Python中的Pandas处理数据
共33节 1481人在学 课程详情
课程目录
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  • pandas构建与应用

    • 1.0 Pandas高效数据分析利器(入门篇)
    • 1.1 Series的创建方式
    • 1.2 Series属性获取与修改
    • 1.3 Series导出的文件类型
    • 1.4 Series元素的增加
    • 1.5 Series元素的删除
    • 1.6 Series元素的查询
    • 1.7 Series元素的修改
    • 1.8 实例应用(按条件拆分表)
  • DataFrame构建与应用

    • 2.1 DataFrame新建的几种方法
    • 2.2 DataFrame属性获取与修改
    • 2.3 DataFrame导出为Excel类型
    • 2.4 DataFrame的行列查询(切片)
    • 2.5 DataFrame的数据修改
    • 2.6 DataFrame的行列增加
    • 2.7 DataFrame的行列删除
    • 2.8 实例应用1(将工作簿拆分到多工作表)
    • 2.9 实例应用2(将达标数据标记为优)
  • 索引中的分层索引

    • 3.1 行的分层索引设置
    • 3.2 列的分层索引设置
    • 3.3 将列数据设置为行索引
    • 3.4 将行索引转换为列数据
    • 3.5 行列索引互转
    • 3.6 二维表转一维表
  • 数据汇总

    • 4.1 Pandas常见统计函数
    • 4.2 agg对Series统计
    • 4.3 agg对DataFrame统计
    • 4.4 Groupby分组解析
    • 4.5 Groupby分组的普通汇总
    • 4.6 Groupby分组的agg汇总
    • 4.7 Pivot_table基本用法
    • 4.8 Pivot_table进阶用法
    • 4.9 综合实例应用(拆分工作簿大全)
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    课时介绍

    1.0 Pandas高效数据分析利器(入门篇)

    课程介绍

    内容介绍

    1.大量练习Series数据结构的基础操作。 2.大量练习DataFrame数据结构的基础操作。 3.将工作中的数据分析工作用Pandas做分析测试。

     

    章节介绍

    第1章 讲解Pandas中Series数据的各种基本操作,为后面顺利做数据分析打基础。

    第2章 讲解Pandas中DataFrame数据的各种基本操作,为后面顺利做数据分析打基础。

    第3章 对Series和DataFrame的索引进一步做详细讲解。这些都是能学习Pandas数据处理的重要基础。

    第4章 如果快速实现对数据的各分析操作,快速得到想要的报表。

     

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