python数据分析基础

python数据分析基础
共59节 6224人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • Python数据分析基础课程介绍
  • 工具准备

    • Why Python? Why Anaconda?
    • Jupyter notebook常用设置 - 插件安装、快捷键、浏览器修改
    • Spyder常用设置 - 插件安装、快捷键、界面设置
  • 认识python中数据结构

    • Python中数据格式与结构(上) - 列表、字典、元组、集合
    • Python中数据格式与结构(下) - 数组、Series、DataFrame
  • 数据读取与查看

    • Pandas丨读取、保存excel文件 - pd.read_excel()
    • Pandas丨读取csv、txt文件 - pd.read_csv()
    • Pandas丨数据查看 - 属性、方法、函数
    • Pandas丨数据查看 - 静态图表 df.plot()
    • Pandas-bokeh丨数据查看 - 动态交互图表 df.plot_bokeh()
    • Pandas丨批量读取excel数据(上) - for循环
    • Pandas丨批量读取excel数据(下) - 案例
    • Python-docx丨[延伸学习]批量读取word中表格数据(上) - 查看文档信息
    • Python-docx丨[延伸学习]批量读取word中表格数据(下) - 案例
    • Win32com丨[延伸学习]批量转换word文档格式 - doc转docx
    • Faker丨[延伸学习]生成模拟数据
  • 数据清洗

    • 重复数据处理(判断、查看、删除)
    • 数据替换、删除行列、修改格式、缺失值处理
    • str模块上(大小写转换、字符串长度计算、空格处理、替换、数据分列)
    • str模块下(连接、切片、格式判断)
    • 高阶函数与匿名函数(apply、map、lambda)
    • [延伸学习]正则表达式(替换、提取、判断)
  • 数据筛选与排序

    • 数据筛选(筛选列、单条件多条件筛选、loc、iloc数据筛选)
    • 数据排序
  • 变量计算

    • 四则运算、统计函数(常用函数、排名、环比、累计求和、相关性)
    • 离散化、标准化、窗口函数、数据平移、日期间隔
    • 加权平均、距离计算、行列求和、计数
  • 数据分组、合并、汇总

    • 数据分组后3种使用场景
    • 数据合并(纵向横向合并,pd.merge())
    • 数据透视表
    • [延伸学习]宽表、窄表、不同数据结构之间转换
  • 数据可视化丨matplotlib

    • 可视化工具包介绍及常用参数
    • 常用图表
    • 图表元素设置上(线型、标记、颜色)
    • 图表元素设置下(风格、数值标签、辅助线、多子图)
  • 数据可视化丨seaborn

    • 10种图表介绍
  • 日期数据

    • 日期数据(创建、筛选、频率转换、日期索引)
  • 实战案例

    • 案例1: 房价数据分析
    • 案例2: 100部热门电影数据分析
    • 案例3: 青岛短租数据分析(百度地图可视化)丨pandas_bokeh、pyechart
  • 网络爬虫

    • 爬虫工具包介绍
    • 百度今日热门事件数据爬取
    • 编程语言Tiobe指数数据爬取
    • 199IT文章数据爬取
    • 豆瓣电影《你好,李焕英》评论数据爬取
    • 青岛短租数据爬取丨selenium工具包
    • 3行代码爬取网页中的表格信息丨pandas工具包
    • 获取几十种最新行业数据丨GoPUP工具包
  • 动态数据可视化丨pandas-bokeh

    • 制作仪表盘
    • 仪表盘如何实现结论先行
    • 选项卡实现多种仪表盘布局
    • 经纬度实现地图可视化
    • 保存图片及鼠标悬停显示内容
    • 添加数据标签
    • 数据标签显示格式及坐标轴不显示科学计数法
    • 图表美化(隔行填充、矩形高亮显示)
    • 图表美化(辅助线、文字注释、箭头注释)
    • 图表美化(坐标轴、网格线、图例等)

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    课时介绍

    离散化、标准化、窗口函数、数据平移

    课程介绍

    8个常用python工具库 + 10小时以上视频课程 + 50个工作常用技能 + 4个爬虫案例 + 10个行业数据分析案例, 介绍python数据分析、爬虫基础技巧, 助你提升职场竞争力, 转行、应聘简历加分。

    课程介绍python数据读取、批量操作、清洗、合并、汇总、可视化、网络爬虫等, 涉及numpy、pandas、matplotlib、seaborn、python-docx、pandas-bokeh、requests、beautifulsoup等工具包(库)。

     

     

     

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