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Python中使用Pandas教程

Python中使用Pandas教程
类别 : 视频教程
咨询
概述

该Python课程将使您开始使用Python进行数据分析和可视化。

目标

  • 了解有关使用Pandas,系列与数据框以及Pandas中的基本操作读取数据的信息
  • 了解排序,过滤数据,过滤功能以及读取选择性的列和行

描述

Pandas是一个开源的,获得BSD许可的Python库,为Python编程语言提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。这个Python课程将帮助您使用Python进行数据分析和可视化。

培训将包括以下内容;

  • 安装Jupyter
  • Jupyter环境
  • 使用熊猫读取数据
  • 系列与数据框
  • 熊猫的基本运作
  • 分析导入的数据
  • 重命名列
  • 排序
  • 筛选资料
  • 过滤功能
  • 读取选择性的列和行

目录(6时9分)

简介

  • 用Python入门Pandas

数据集

  • 了解Jupiter环境
  • 读取数据集
  • 系列和数据框
  • 数据集中的操作
  • 有关Pandas函数的更多信息
  • 列名和操作
  • 删除列和行
  • 排序数据框
  • 筛选资料

数据分析

  • 筛选多个条件
  • 选择性的列和行
  • 数据框和系列
  • 轴参数
  • Pandas中的字符串方法
  • 更改数据类型
  • 数据类型变更示例
  • 按函数分组
  • 系列函数
  • Pandas绘图系列
  • 处理空值
  • 索引的用途
  • 索引栏中
  • 数据输出
  • iX方法的函数
  • 就地参数
  • 检查空间
  • 减少空间
  • 在国家/地区系列中使用
  • 创建手动数据框
  • Pandas随机抽样
  • 虚拟编码的概念
  • 创造虚拟价值
  • 数据框重复
  • 日期和时间功能
  • 设置有复制警告
  • 复制警告示例
  • 更改显示选项
  • 格式化数据
  • 显示选项的技巧
  • 具有行和列的数据
  • 转换数据框

Azure数据湖

  • Azure Data Lake简介
  • 合并数据框
  • 调整数据框
  • 填写NA值
  • 导入时间序列数据
  • 使用插值方法
  • 堆放
  • 3个级别的堆
  • 交叉表的概念
  • 有关交叉表的更多信息
  • 交叉表的更多选项
  • 枢轴的功能
  • 数据透视表方法
  • 数据透视表示例
  • 数据框到CSV文件
  • 使用Excel函数

摘要

  • Pandas摘要