零基础学 Python（2018 版） 
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课程目录
已完结/共 72 讲
第一章 ：Python介绍和安装 (3讲)
第二章 ：Python基础语法 (3讲)
第三章 ：序列 (5讲)
时长 08:08
时长 03:42
时长 03:00
时长 09:44
时长 03:05
第四章 ：条件与循环 (5讲)
时长 08:25
时长 05:09
时长 05:49
时长 08:12
时长 04:13
第五章 ：映射与字典 (2讲)
时长 10:19
时长 05:06
第六章 ：文件和输入输出 (2讲)
时长 08:24
时长 08:32
第七章 ：错误和异常 (1讲)
时长 14:53
第八章 ：函数 (11讲)
时长 21:51
时长 07:43
时长 02:50
时长 07:16
时长 05:02
时长 10:30
时长 10:15
时长 05:43
时长 06:58
时长 08:15
时长 02:42
第九章 ：模块 (1讲)
时长 06:47
第十章 ：语法规范 (1讲)
时长 07:16
第十一章 ：面向对象编程 (4讲)
第十二章 ：多线程编程 (2讲)
时长 16:16
时长 10:29
第十三章 ：标准库 (10讲)
时长 03:10
时长 04:15
时长 14:12
时长 06:59
时长 03:12
时长 05:25
时长 06:46
时长 03:49
时长 08:49
时长 08:40
第十四章 ：机器学习库 (12讲)
时长 06:43
时长 03:05
时长 04:44
时长 03:29
时长 08:18
时长 04:09
时长 19:50
时长 03:44
时长 14:07
时长 05:22
时长 03:47
时长 10:18
第十五章 ：爬虫 (8讲)
时长 06:13
时长 08:10
时长 03:42
时长 03:28
时长 07:23
时长 04:58
时长 06:45
时长 11:03
第十六章 ：综合案例 & 结课测试 (1讲)
时长 18:22
特别放送 (1讲)
时长 05:18
零基础学 Python（2018 版）
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当前播放: 56 | Series的基本操作
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01 | Python语言的特点
02 | Python的发展历史与版本
03 | Python的安装
04 | Python程序的书写规则
05 | 基础数据类型
06 | 变量的定义和常用操作
07 | 序列的概念
08 | 字符串的定义和使用
09 | 字符串的常用操作
10 | 元组的定义和常用操作
11 | 列表的定义和常用操作
12 | 条件语句
13 | for循环
14 | while循环
15 | for循环语句中的if嵌套
16 | while循环语句中的if嵌套
17 | 字典的定义和常用操作
18 | 列表推导式与字典推导式
19 | 文件的内建函数
20 | 文件的常用操作
21 | 异常的检测和处理
22 | 函数的定义和常用操作
23 | 函数的可变长参数
24 | 函数的变量作用域
25 | 函数的迭代器与生成器
26 | Lambda表达式
27 | Python内建函数
28 | 闭包的定义
29 | 闭包的使用
30 | 装饰器的定义
31 | 装饰器的使用
32 | 自定义上下文管理器
33 | 模块的定义
34 | PEP8编码规范
35 | 类与实例
36 | 如何增加类的属性和方法
37 | 类的继承
38 | 类的使用-自定义with语句
39 | 多线程编程的定义
40 | 经典的生产者和消费者问题
41 | Python标准库的定义
42 | 正则表达式库re
43 | 正则表达式的元字符
44 | 正则表达式分组功能实例
45 | 正则表达式库函数match与search的区别
46 | 正则表达式库替换函数sub()的实例
47 | 日期与时间函数库
48 | 数学相关库
49 | 使用命令行对文件和文件夹操作
50 | 文件与目录操作库
51 | 机器学习的一般流程与NumPy安装
52 | NumPy的数组与数据类型
53 | NumPy数组和标量的计算
54 | NumPy数组的索引和切片
55 | pandas安装与Series结构
56 | Series的基本操作
57 | Dataframe的基本操作
58 | 层次化索引
59 | Matplotlib的安装与绘图
60 | 机器学习分类的原理
61 | Tensorflow的安装
62 | 根据特征值分类的模型和代码
63 | 网页数据的采集与urllib库
64 | 网页常见的两种请求方式get和post
65 | HTTP头部信息的模拟
66 | requests库的基本使用
67 | 结合正则表达式爬取图片链接
68 | Beautiful Soup的安装和使用
69 | 使用爬虫爬取新闻网站
70 | 使用爬虫爬取图片链接并下载图片
强势回归：零基础学Python2022版来啦！
71 | 如何分析源代码并设计合理的代码结构&结课测试
本节摘要
课程源码、课件及课后作业地址：
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XIOH
将字典转换为Series，会对自动对 index 进行排序么？
输出的 Series 与字典中的 key 顺序不一样了？
作者回复: 如果python版本低于3.6或pandas版本低于0.23， 会出现重排，参考： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html
2018-10-20
2
Geek_427d0c
老师，对于obj2 = Series([4,7,-5,3], index=['d','b','c','a'])，运行print('a' in obj2)是True，但是print(4 in obj2)就是False。为什么value在是False，而index在则是True，有一点喧宾夺主，违反直觉的感觉。
作者回复: 虽然反直觉，但是官方文档就是这样定义的 in操作只能对索引生效，无法对数据生效
2021-08-31
1
David.cui
老师，您好。我的是win10+Python 3.6.6+PyCharm Community Edition 2019.3.2 x64。根据您的讲解，我在安通过pip install pandas安装成功之后，import pandas是可以执行成功的。但是from pandas import Series的时候就会提示：ImportError: cannot import name 'Series'
作者回复: 一般不会这样，是不是你的测试文件被命名为pandas了？ 这样你执行from pandas import Series 的时候， 这里的pandas 是你执行的文件自身
2020-02-09
4
1
Geek_427d0c
老师，我在同一台Win10 PC上，运行Series([4,7,-5,3], index=['d','b','c','a'])，dtype是int64；而numpy的array(1,2,3,4)打印dtype是int32，您在课程里说Panda就是在Numpy的基础上封装了一个index，但是现在看来dtype都改变了？
作者回复: 你好，并不是dtype“变了”，而是pandas和numpy在初始化时使用了不同的数据长度，可以把pandas理解成numpy的“扩展”，这里可以参考官方文档的描述：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/dsintro.html#series-is-ndarray-like
2021-08-31
沉浮的布衣
为什么打印的时候guangzhou在shanghai前面呀，还有在更改名字的时候也是先改gz再改sh
2018-10-12
6
Nick
为什么打印的时候guangzhou在shanghai前面呀，我本地是shanghai在guangzhou前面。
2018-12-31
2
᭄ꦿ轻语᭄ꦿ
打卡
2020-03-24
1
o0oi1i
打卡56
2020-02-27
1
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