Python Pandas 数据分析 编程100例

Python Pandas 数据分析 编程100例
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  • Series和DataFrame

    • 用list构造series
    • 用Dict初始化Series
    • Series转换成Python List
    • Series转换成DataFrame
    • 借助Numpy创建Series
    • 转换Series的数据类型
    • 给Series添加新的元素
    • Series用reset index转换成df
    • 使用字典创建DF
    • 给DataFrame设置索引列
    • 生成一个月份的所有天日期
    • 生成一年的所有周一日期
    • 生成一天的所有小时
    • 用日期生成DataFrame
    • 使用日期和随机数生成DataFrame
    • 打印DataFrame的前后数据行
    • df的信息和基本数据统计
    • 统计数据列的值出现次数
    • df前N行存入CSV文件
    • 加载CSV文件到df

  • 股票数据集

    • 加载股票数据CSV文件
    • 股票的信息和基本数据统计
    • 更改索引列为普通数据列
    • 给股票数据新增年份和月份
    • 计算股票每年份的平均收盘价
    • 股票数据找出收盘价最低行
    • 筛选出部分数据列
    • 设置日期列为索引列
    • 删除不需要的数据列
    • 对列进行重命名

  • 电信客户流失数据集

    • 加载电信客户流失数据集
    • 计算每一数据列的缺失值
    • 正确设置数据列的类型
    • 类别字段转换成cat类型
    • 对cat类型字段数据统计
    • churn字段的数据分布
    • 多维度查看月费字段统计
    • Churn字段的数据映射
    • 查看字段相关性矩阵
    • 从数据集中采样数据行

  • 两列随机数据

    • 合并两个Series到DF
    • 多条件筛选DataFrame
    • 根据现有列计算新列
    • 根据现有列截断列
    • 数据列最大和最小的5个数
    • 计算数字的累积加和值
    • 计算一列数字的中位数
    • 使用query筛选数据
    • 将df的前几行生成一个字典
    • 将df的前几行生成html

  • 随机数矩阵数据

    • 构造随机数df并筛选
    • 使用两列进行组合筛选
    • for循环遍历dataframe
    • 精确设置df的单元格的值
    • 移除包含空值的行
    • 重新设置索引列
    • 统计数据列的空值个数
    • 使用数字填充缺失值
    • 修改df列的顺序
    • 删除df的一列或多列

  • 二手车数据

    • 数据介绍和加载
    • 删除数据列
    • 输出df标题名称列表
    • 统计字段缺失值
    • 移除包含缺失值的行
    • 列名改成小写
    • 过户次数的分布
    • 排量字段的处理分析
    • 马力字段的处理分布
    • 每年有多少车
    • 传动类型的转换
    • 保存csv文件

  • 伦敦单车数据集

    • 加载csv文件
    • 查看前后5行数据
    • 转换时间类型字段
    • 新增小时字段
    • 新增月份字段
    • 统计每月湿度平均
    • 每小时的分享次数
    • 周末每小时分享次数
    • 风速和湿度筛选数据
    • 筛选复制周末数据
    • 周末数据存csv

  • 保险费数据集

    • 读取数据csv文件
    • 检测重复行
    • 删除重复行
    • 删选object类型列
    • 转换列到cat类型
    • 筛选数值类型列
    • 分离类别和数值列
    • 类别列的描述统计
    • 数值列的描述统计
    • 统计值的均值方差
    • 统计缺失值
    • dummies数据编码
    • 查看相关性矩阵
    • 相关性矩阵的筛选
    • 特征和标签的分离

  • 衣服数据数据集

    • 构建dataframe
    • 批量转换类型
    • dummies转换
    • dummies加drop转换

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    课时介绍

    设置日期列为索引列

    课程介绍

    该课程专为具有 Python、NumPy 和 Pandas 基础知识的人设计。它包含100 个 带有解决方案的练习。

    对于正在学习 Python 语言和数据科学并正在寻找新挑战的人来说，这是一个很好的测试。练习也是面试前的一个很好的测试。本课程涵盖了许多热门话题。

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