课程介绍
注：本课程出品方为机械工业出版社华章公司。课程基于 Pandas 0.19 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。
你将获得
- 了解 Pandas 的基本数据结构
- 掌握评估、分析、整理、重塑数据的方法
- 熟练用 Matplotlib 和 Seaborn 进行绘图
- 学会组合数据集并处理缺失的数据
课程目录：Pandas 数据分析实战
01 课程介绍02丨第一章学习目标.mp4
03丨为什么使用Python和Pandas进行数据分析.mp4
04丨安装Python的两种主要方式.mp4
05丨运行Python的几种主要方式06丨第二章学习目标.mp4
07 加载你的第一个数据集08丨查看数据集行和列的一些基本操作.mp4
09丨对数据集做一些简单的数据分析.mp4
10丨第三章学习目标11丨创建Series和DataFrame.mp4
12丨pandas.Series的基本操作.mp4
13丨pandas.DataFrame的基本操作.mp4
14丨导入和导出数据.mp4
15丨第四章学习目标16丨理解数据可视化的重要性.mp4
17丨在Matplotlib中创建基本图形.mp4
18丨在Seaborn中创建基本图形.mp4
19丨如何使用Pandas来绘图.mp4
20丨第五章学习目标.mp4
21丨数据拼接.mp4
22丨去标准化.mp4
23丨第六章学习目标24丨理解NaN值的概念25丨如何处理缺失的数据.mp4
26-33.mp4
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