Pandas数据清洗与建模

Pandas数据清洗与建模
共47节 736人在学 课程详情
  • 概述

    • 用Python进行Pandas数据清理和建模:概述
  • Pandas数据类型

    • 学习目标
    • 理解Pandas中的数据类型
    • 数据类型转换
    • 分类数据的转换和操作
  • Pandas中的非结构化文本和字符串

    • 学习目标
    • 理解字符串
    • 使用字符串方法
    • 使用更多的字符串方法
    • 利用字符串格式
    • 利用正则表达式(regex)
    • 访问正则表达式库
  • 使用函数

    • 学习目标
    • 使用函数
    • apply应用的基础知识
    • 逐行和逐列使用apply
    • 使用向量化函数
    • 使用lambda函数
  • 使用groupby进行拆分计算:拆分-应用-合并

    • 学习目标
    • 聚合数据
    • 转换数据
    • 筛选数据
    • 使用pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象
    • 使用多索引
  • Python和Pandas中的日期和时间

    • 学习目标
    • 使用Python的日期时间
    • 转换为日期时间
    • 加载带有日期的数据
    • 提取时间成分
    • 实现时间计算和时间增量
    • 使用datetime方法
    • 获取股票数据
    • 基于日期提取数据
    • 使用日期范围
    • 平移值
    • 进行重采样
    • 时区的处理
  • 建模,连接Pandas之外的世界

    • 学习目标
    • 线性回归
    • 逻辑回归
    • 泊松或负二项式模型
    • 生存模型
    • 模型诊断
    • 正则化技术
    • 聚类和主成分分析(PCA)

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    课时介绍

    聚类和主成分分析(PCA)

    课程介绍

    在用Python进行Pandas数据清洗和建模的视频课程中,Daniel Y. Chen为《用Python基础语句进行Pandas数据分析视频课》构建了基础。在这一系列课程中,Dan教给你清理和处理数据所必需的技术和技巧。Dan向你展示如何使用某些内置的Python库对数据进行再加工,以清理加载到Pandas中的数据。一旦完成数据清理,你将会想要对它进行分析,所以Dan接下来会向你介绍用于模型拟合的其它库。

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