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Python大数据分析

Shandong University via XuetangX

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Details

Provider

XuetangX
Pricing

Free Online Course
Languages

Chinese
Sessions

Self-Paced
Level

Beginner

Found in

TrainSec

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Overview

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课程介绍使用 Python、NumPy 和 Pandas 进行大数据分析，涵盖数据加载与存储、数据清洗、数据规整、聚合分组、可视化和时间序列。

Syllabus

第一章 Python大数据分析概述

1.1 Python大数据分析概述1
1.2Python大数据分析概述2
1.3 Python大数据分析概述3
1.4 Python大数据分析概述4
1.5 Python大数据分析概述5
1.6 Python大数据分析概述6

第二章 Numpy介绍

2.1 Numpy介绍1
2.2 Numpy介绍2
2.3 Numpy介绍3
2.4 Numpy介绍4
2.5 Numpy介绍5
2.6 Numpy介绍6
2.7 Numpy介绍7
2.8 Numpy介绍8
2.9 Numpy介绍9

第三章 Pandas介绍

3.1 Pandas介绍1
3.2 Pandas介绍2
3.3. Pandas介绍3
3.4 Pandas介绍4
3.5 Pandas介绍5
3.6 Pandas介绍6
3.7 Pandas介绍6

第四章数据的加载和存储

4.1 数据加载和存储01
4.2 数据加载和存储02
4.3 数据加载和存储03
4.4 数据加载和存储04
4.5 数据加载和存储05

第五章数据清洗和准备

5.1 数据清洗和准备01
5.2 数据清洗和准备02
5.3 数据清洗和准备03
5.4 数据清洗和准备04
5.5 数据清洗和准备05
5.6 数据清洗和准备06
5.7 数据清洗和准备07
5.8 数据清洗和准备08
5.9 数据清洗和准备09
5.10 数据清洗和准备10
5.11 数据清洗和准备11

第六章数据规整：聚合、合并和重聚

6.1 数据规整：聚合、合并和重聚01
6.2 数据规整：聚合、合并和重聚02
6.3 数据规整：聚合、合并和重聚03
6.4 数据规整：聚合、合并和重聚04
6.5 数据规整：聚合、合并和重聚05
6.6 数据规整：聚合、合并和重聚06
6.7 数据规整：聚合、合并和重聚07
6.8 数据规整：聚合、合并和重聚08

第七章数据可视化

7.1 数据可视化01
7.2 数据可视化02
7.3 数据可视化03
7.4 数据可视化04
7.5 数据可视化05
7.6 数据可视化06

第八章数据的聚合与分组运算

8.1 数据的聚合与分组运算01
8.2 数据的聚合与分组运算02
8.3 数据的聚合与分组运算03
8.4 数据的聚合与分组运算04
8.5 数据的聚合与分组运算05
8.6 数据的聚合与分组运算06

第九章时间序列

9.1 时间序列01
9.2 时间序列02
9.3 时间序列03
9.4 时间序列04
9.5 时间序列05
9.6 时间序列06
9.7 时间序列07
9.8 时间序列08
9.9 时间序列09
9.10 时间序列10

Taught by

Cui Lizhen, Xudong Lu, and

Tags

china

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