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Pandas数据分析与探索
Pandas数据分析与探索
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

在处理实际数据集时获得常见数据问题的惯用解决方案,并从pandas库中获得令人惊讶的见解

学习   

  • 掌握pandas的基础知识,以快速开始探索任何数据集
  • 探索您将在数据分析期间执行的最关键和最常见的操作
  • 建立适用于您的小组的自定义功能。
  • 重组和整理数据,使数据分析和可视化更加容易
  • 准备用于机器学习的真实杂乱数据集
  • 通过类似SQL的pandas操作合并和合并来自不同来源的数据

关于   

您是否正在寻求巨大的生产力提升?您是否正在寻找一些有趣而有趣的技巧来解决数据问题?如果是这样,那么本课程确实是您的理想选择。本课程为您提供有关pandas的基础和高级数据处理任务的独特,惯用且惊人的解决方案。

一些解决方案着重于对基本原理有更深入的了解,或者比较和对比两个相似的操作。其他一些人将深入研究特定的数据集,并让您在此过程中发现新的和意外的见解。

pandas库很大,对于经常使用的用户来说,通常并不知道其许多令人印象深刻的功能。正式的pandas文档虽然详尽,但没有包含许多有用的示例,这些示例说明了如何像实际分析中那样将多个命令组合在一起。本课程将指导您,就像您正在看着专家的肩膀一样,在很可能遇到的实际情况中进行指导。许多高级解决方案结合了整个pandas库中的几种不同功能,以生成结果。

本课程包括有趣和说明性的示例,并为所有示例中的每一行代码提供非常详细的说明。所有代码和数据集说明都存在于Jupyter Notebooks中,这是浏览数据的绝佳界面。换句话说,这是针对实际数据集的问题/解决方法的简单指南。

特征   

  • 通过从pandas中获得令人惊讶的见解并使用专家提示与技巧来增强您的数据探索和机器学习技能。
  • 利用pandas的力量轻松解决最复杂的科学计算问题
  • 利用pandas中快速,强大的数据结构从数据中获取有用的见解

总目录(5时12分)

  • Pandas基础知识
  • 基本的DataFrame操作
  • 开始数据分析
  • 选择数据子集
  • 布尔索引
  • 索引对齐
  • 聚集,过滤和转换的分组
  • 将数据重组为整齐的表格
  • 组合pandas对象

20200212








































































































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