文件清单 133 项

• 03-Anaconda简介和软件安装.mp4
• 04-什么是虚拟环境.mp4
• 05-Anaconda管理虚拟环境.mp4
• 06-Anaconda安装python扩展包.mp4
• 07-jupyter notebook启动的两种方式.mp4
• 08-jupyter notebook功能扩展配置.mp4
• 09-jupyter notebook文件创建和菜单介绍.mp4
• 10-jupyter notebook常用快捷键.mp4
• 11-jupyter notebook使用markdown.mp4

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• 00-今日课程内容简介.mp4
• 01-为什么使用Python进行数据分析.mp4
• 02-Python数据分析常用开源库.mp4
• 12-pandas快速入门-DataFrame和Series简介.mp4
• 13-pandas快速入门-加载csv和tsv数据集.mp4
• 14-pandas快速入门-DataFrame的行列标签和行列位置编号.mp4
• 15-pandas快速入门-loc函数获取指定行列数据.mp4
• 16-pandas快速入门-iloc函数获取指定行列数据.mp4
• 17-pandas快速入门-loc和iloc函数的切片操作.mp4
• 18-pandas快速入门-[]语法获取指定行列数据.mp4
• 19-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
• 20-Series详解-创建Series数据.mp4
• 21-Series详解-常用属性和方法.mp4
• 22-Series详解-常用统计方法.mp4
• 23-Series详解-bool索引.mp4
• 24-Series详解-Series运算.mp4
• 25-DataFrame详解-创建DataFrame数据.mp4
• 26-DataFrame详解-常用属性和方法.mp4
• 27-DataFrame详解-常用统计方法.mp4
• 28-DataFrame详解-bool索引.mp4
• 29-DataFrame详解-DataFrame运算.mp4
• 30-DataFrame详解-行标签和列表签操作.mp4
• 31-DataFrame增删改-行操作.mp4
• 32-DataFrame增删改-列操作.mp4
• 33-DataFrame 数据导出和导入.mp4
• 00-昨日课程内容回顾.mp4
• 01-nlargest和msmallest函数使用.mp4
• 02-pandas基本绘图操作.mp4
• 34-DataFrame 条件查询操作.mp4
• 35-DataFrame 分组聚合操作.mp4
• 36-DataFrame 排序操作.mp4
• 37-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
• 03-租房数据分析示例-数据加载和查看.mp4
• 04-租房数据分析示例-简单分析-01.mp4
• 04-租房数据分析示例-简单分析-02.mp4
• 05-concat数据拼接-行拼接.mp4
• 06-concat数据拼接-列拼接.mp4
• 07-concat数据拼接-join参数.mp4
• 08-merge关联数据-方法简介.mp4
• 09-merge关联数据-数据集加载和查看.mp4
• 10-merge关联数据-关联示例.mp4
• 11-join关联数据-方法简介.mp4
• 12-join关联数据-关联示例.mp4
• 13-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
• 14-缺失值处理-pandas缺失值简介.mp4
• 15-缺失值处理-加载包含缺失值的数据.mp4
• 16-缺失值处理-缺失值处理简介.mp4
• 17-缺失值处理-加载数据并查看缺失情况.mp4
• 18-缺失值处理-Missingno库数据缺失可视化.mp4
• 19-缺失值处理-删除缺失值.mp4
• 20-缺失值处理-填充缺失值.mp4
• 21-缺失值处理-时序数据缺失值处理.mp4
• 00-昨日课程内容回顾.mp4
• 01-wide_to_long 整理数据-加载数据.mp4
• 02-wide_to_long 整理数据-具体使用.mp4
• 22-melt整理数据-简单使用.mp4
• 23-melt整理数据示例-需求和过程简介.mp4
• 24-melt整理数据示例-详细过程实现.mp4
• 25-melt整理数据示例-不同数据存储形式内存查看.mp4
• 26-stack整理数据-stack和unstack方法简介.mp4
• 27-stack整理数据-stack和unstack功能演示.mp4
• 28-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
• 03-数据类型-Numpy简介.mp4
• 04-数据类型-Numpy的ndarray.mp4
• 05-数据类型-pandas数据类型.mp4
• 06-类型转换-astype函数基本使用.mp4
• 07-类型转换-to_numeric函数使用.mp4
• 08-数据类型-category数据类型.mp4
• 09-apply函数-Series的apply方法.mp4
• 10-apply函数-DataFrame的apply方法.mp4
• 11-apply函数-使用案例.mp4
• 12-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
• 13-函数向量化.mp4
• 14-lambda 函数.mp4
• 15-分组聚合-方法使用和内置聚合函数.mp4
• 16-分组聚合-示例操作.mp4
• 17-分组transform-基本使用.mp4
• 18-分组transform-填充缺失值.mp4
• 19-分组transform-减肥比赛案例.mp4
• 20-分组过滤-示例操作.mp4
• 21-分组对象-基本操作.mp4
• 22-分组对象-遍历分组.mp4
• 23-分组对象-多列分组.mp4
• 24-数据透视表-pivot_table基本使用.mp4
• 25-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
• 00-昨日课程内容回顾.mp4
• 01-会员数据分析-业务背景和需求简介.mp4
• 02-会员数据分析-会员增量存量分析.mp4
• 03-会员数据分析-会员增量等级分布.mp4
• 04-会员数据分析-会员增量等级占比.mp4
• 05-会员数据分析-整体会员等级占比.mp4
• 05,阶段五 Python数据处理与分析实战/
• 01,第一章 Python 数据分析简介/
• 02,第二章 Pandas快速入门/
• 03,第三章 pandas数据清洗/
• 04,第四章 pandas数据处理/
• 05,第五章 Python数据可视化/
• 06,第六章 pandas综合案例/
• 1-1 Python 数据分析环境搭建/
• 1-2 Python 数据分析简介/
• 2-1 Pandas快速入门/
• 2-2 Series 和 Dataframe/
• 2-3 Dataframe 增删改/
• 2-4 Dataframe 查询/
• 2-5 租房数据分析示例/
• 3-1 数据组合-concat/
• 3-2 数据组合-merge/
• 3-3 缺失值处理/
• 3-4 数据整理/
• 3-5 Pandas 数据类型/
• 4-1 Apply自定义函数/
• 4-2 数据分组操作/
• 4-3 数据分组操作-透视/
• 4-4 数据分组操作-会员数据分析 1/
• 4-5 数据分组操作-会员数据分析 2/
• 4-6 Dataframe 数据类型/
• 4-7 Dataframe 数据类型案例/
• 5-1 Matplotlib 绘图/
• 5-2 Pandas 绘图/
• 5-3 Seaborn 绘图/
• 5-4 Pyecharts 绘图/
• 6-1 案例1 Appstore 数据分析/
• 6-2 案例2 优衣库销售数据分析/
• 6-3 案例3 RFM 用户分群1/