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课程

使用 pandas 进行数据处理

基础5 小时

学习如何使用 pandas 导入和清洗数据、计算统计量并创建可视化。

Python4 小时 - 6 小时4,850 经验值550K+结业证明

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课程介绍

使用 pandas 探索数据处理

通过这门课程,你将了解为什么 pandas 是世界上最受欢迎的 Python 库,它可用于从数据处理到数据分析的各种任务。 你将学习如何操作 DataFrame,在分析过程中提取、筛选并转换真实世界的数据集。

借助 pandas,你将探索所有核心数据科学概念。 使用真实世界的数据,包括沃尔玛销售数据和全球温度时间序列,您将学习如何导入、清洗、计算统计数据并创建可视化——使用 pandas 为 Python 增添更强大的能力。

使用 pandas 数据探索数据科学核心概念

你将从掌握 pandas 基础开始,包括如何检查 DataFrame 以及进行一些基本操作。 你还将学习如何聚合 DataFrame,然后再继续学习切片和索引。

你将通过学习如何可视化 DataFrame 的内容来完成这门课程,并使用一个包含美国牛油果每周销售数据的数据集。

学习操作 DataFrame

完成这门 pandas 课程后,你将了解如何使用这个 Python 库进行数据处理。 你将了解 DataFrame 及其使用方法,并能够在 Python 中可视化你的数据。

先修要求

课程大纲

课程大纲

1

数据聚合

  • 汇总值

    你将学习如何通过计算总计、平均值和计数等关键统计指标来汇总数据,从而能够从原始数据中提取有价值的见解。

  • 单个分组列

    你将学习如何按类别拆解汇总统计数据,从而能够比较不同群体之间的指标并发现数据中的规律。

  • 多个分组列

    你将学习如何同时从多个维度分析数据,通过将汇总信息同时按多个类别进行拆解,从而发现更细微的数据模式。

2

数据转换

  • 基础转换

    您将学会通过组合和计算现有数据的值来创建新列,从而推导出原始数据集中未包含的比率和其他指标。

  • 复杂转换

    您将学习处理多步计算并计算总额百分比,从而能够构建基于中间结果的复杂指标。

3

数据筛选

  • 基础筛选

    你将学习如何根据条件从数据中提取特定行,使你能够专注于分析相关的子集,并处理缺失值和文本模式。

  • 多个条件

    你将学习如何通过结合 AND 和 OR 逻辑,同时使用多个标准过滤数据,从而精确地提取所需的行。

  • 复杂筛选

    你将学习通过将条件拆分为独立的列来简化复杂的筛选,并学会提取筛选结果的反面,从而使你的分析更加透明且易于验证。

4

条件操作

  • 条件转换

    你将学习如何根据特定条件执行不同的计算,从而能够实现数值标准化、将数据分类,并处理数据中的各种场景。

  • 条件聚合

    你将学习如何计算仅包含符合特定条件的数值的汇总数据,从而让你能够计算更精细的指标,例如在每个分组内计算“仅针对延误航班的平均值”。

使用 pandas 进行数据处理

课程完成

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