当前播放: 27 | 理解数据整理的概念
00:00 / 00:00
高清
  • 高清
1.0x
  • 2.0x
  • 1.5x
  • 1.25x
  • 1.0x
  • 0.5x
网页全屏
全屏
00:00
付费课程,可试看
课程目录
第一章:安装和运行Python (5讲)
01 | 课程介绍
免费
02 | 第一章学习目标
免费
03 | 为什么使用Python和Pandas进行数据分析
免费
04 | 安装Python的两种主要方式
免费
05 | 运行Python的几种主要方式
免费
第二章:Pandas基础知识 (4讲)
06 | 第二章学习目标
免费
07 | 加载你的第一个数据集
免费
08 | 查看数据集行和列的一些基本操作
09 | 对数据集做一些简单的数据分析
第三章:Pandas的数据结构 (5讲)
10 | 第三章学习目标
11 | 创建Series和DataFrame
12 | pandas.Series的基本操作
13 | pandas.DataFrame的基本操作
14 | 导入和导出数据
第四章:数据可视化 (5讲)
15 | 第四章学习目标
16 | 理解数据可视化的重要性
17 | 在Matplotlib中创建基本图形
18 | 在Seaborn中创建基本图形
19 | 如何使用Pandas来绘图
第五章:数据组装 (3讲)
20 | 第五章学习目标
21 | 数据拼接
22 | 去标准化
第六章:处理缺失数据 (3讲)
23 | 第六章学习目标
24 | 理解NaN值的概念
25 | 如何处理缺失的数据
第七章:数据整理(数据清洗) (8讲)
26 | 第七章学习目标
27 | 理解数据整理的概念
28 | 当列包含非变量的值时的数据融合
29 | 当列包含多个变量时的融合与解析
30 | 当行和列均有变量时使用数据透视
31 | 数据归一化:分离一个表中的多个观测单元
32 | 去标准化和组合数据(当观测单元跨多个表时)
33 | 课程总结
27 | 理解数据整理的概念

27 | 理解数据整理的概念

Daniel Y. Chen
《Python数据分析:活用Pandas库》作者
全集545
新人首单 ¥9.9 原价 ¥59
本节摘要

数据集代码地址:
https://github.com/chendaniely/pandas_for_everyone

如果你无法从 GitHub 正常下载课件及 Demo,请打开下方链接进行下载:
https://gitee.com/geektime-geekbang/pandas_for_everyone

展开
登录 后留言

精选留言

由作者筛选后的优质留言将会公开显示,欢迎踊跃留言。
收起评论
看过的人还看
重学线性代数

朱维刚  前阿里云资深技术专家,毕埃慕(BIM)首席战略官、副总裁

19讲 | 2127 人已学习

新人首单 ¥9.9 原价 ¥68
如何看懂一幅画

罗桂霞  意大利罗马美术学院讲师、Amelia 当代艺术节创办人

22讲 | 1157 人已学习

新人首单 ¥19.9 原价 ¥99
Vim 实用技巧必知必会

吴咏炜  前 Intel 资深软件架构师

24讲 | 2336 人已学习

新人首单 ¥19.9 原价 ¥99
TensorFlow 2项目进阶实战

彭靖田  Google Developer Expert、《TensorFlow 快速入门与实战》作者

56讲 | 2264 人已学习

新人首单 ¥29.9 原价 ¥129