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1. 了解 Pandas 的基本数据结构
2. 掌握评估、分析、整理、重塑数据的方法
3. 熟练用 Matplotlib 和 Seaborn 进行绘图
4. 学会组合数据集并处理缺失的数据

注：本课程出品方为机械工业出版社华章公司。课程基于 Pandas0.19 版本进行演示讲解。

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。它能够处理不同类型和大小的数据，使用起来非常容易，而且它有大量的函数，这使得之前很多繁琐的数据操作变得小菜一碟。

我们这个课程将为数据分析人员、数据科学家提供关于 Python 和 Pandas 的实用介绍，熟练掌握 Pandas 之后，你就可以不再局限于使用电子表格程序（如 Excel 等）进行低效的数据分析工作，熟练运用 Pandas 将使你的数据分析工作流程更加自动化、更加高效，从而解放你的时间和精力。

在这个课程中，Daniel 会先从最基础的如何安装和启动 Python 开始，带你熟悉 Python 和 Pandas 的基本使用环境。随后我们将介绍使用 Python 和 Pandas 处理数据集的基本知识，你将了解如何导入并执行第一个简单的分析集，并了解 Pandas 的基本数据结构及常用的操作。之后我们会进入图形可视化的部分，逐步带你了解如何在 Matplotlib、Seaborn 中创建一组基本的图形。最后，你会学习到如何进行数据的组装和操作，如何处理那些麻烦的缺失数据，以及通过数据整理使数据更清晰、更易操作，同时，这里我们也会介绍重塑数据的各种方法。

学完这门课程后，你将会真正理解为什么 Python 和 Pandas 在当今数据科学家中如此受欢迎，并能够熟练使用 Pandas 完成相应的数据分析工作以及创建自动化的数据工作流。

数据分析人员、数字架构师、数据科学家、市场营销和运营人员。

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