《Python数据可视化:入门、实践、进阶》之入门篇新手上路

《Python数据可视化:入门、实践、进阶》之入门篇新手上路
共32节 211人在学 课程详情
  • 讲师介绍
  • Anaconda介绍及安装
  • Jupyter Notebook工具介绍及操作演示
  • Spyder工具介绍及打开
  • Spyder工具操作入门
  • 模块的安装与使用
  • Python基础操作(注释、对象、缩进详解)
  • Python基本数据类型讲解
  • Python基本数据结构介绍
  • 列表索引四种方式介绍及案例详解
  • 列表常用方法的介绍及案例演示
  • 字典常用方法及案例详解
  • Python控制流讲解(if、for、while语句)
  • 函数编写概述
  • Numpy模块之创建数组array函数讲解
  • Numpy模块之其他创建数组的方法介绍
  • Numpy模块数组元素索引讲解
  • Numpy:数组常用方法及案例
  • Pandas:创建序列的方法和案例详解
  • Pandas:访问序列数据
  • Pandas:创建数据框函数及案例详解
  • Pandas:序列及数据框基本功能介绍及案例演示
  • Pandas:数据子集筛选iloc和loc方法详解
  • Pandas:数据处理概述
  • Pandas:缺失值处理
  • Pandas:缺失值处理案例讲解
  • Pandas:重置索引和还原索引操作讲解
  • Pandas:数据合并介绍
  • Pandas:数据合并merge函数介绍
  • Pandas:数据分箱cut方法介绍
  • Pandas:描述统计分析和分组统计
  • Pandas:透视表pivot_table介绍

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    课时介绍

    Numpy:数组常用方法及案例

    课程介绍

    本课程是《Python数据可视化:入门、实践、进阶》系列课程的入门篇-Python新手上路:基础入门、Numpy、Pandas。本课程适合零基础学员学习,从Python的安装、常用工具的介绍开始,让学员能掌握如何在自己电脑上部署学习环境;通过快速入门掌握python基础语法;通过对数据对象的学习,掌握列表和字典的创建及常用方法;并深入学习了Numpy和Pandas数据分析的三方库,对Numpy数组、Pandas的序列和数据框的常见和处理有深刻的认知。为后续利用Python进行数据分析和处理打下坚实的基石。

     

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