2022年05月 18天零基础入门Python数据分析(numpy+matplotlib+pandas)(附课件代码)【124课时】

冰点也疯狂

2022年05月 内农大 18天零基础入门Python数据分析教程(numpy+matplotlib+pandas)(附课件代码)【124课时】

* w1 {6 k' z9 Q. U5 @4 Q    01.1-Anaconda 安装.mp4
    01.2-jupyter使用.mp4
4 G6 L1 u+ b' h) f. b, V5 B2 |9 n9 d& c    01.3-原生python与numpy性能对比.mp4
' J" \+ e4 ~# x0 q' F' J    02.1-numpy的ndarray对象.mp4
    02.2-numpy.array创建数组.mp4
0 `/ I) \8 @# l: a2 o  e6 [( C; g    02.3-numpy.array参数详解.mp4
; V0 f1 a  H1 T" T' H    02.4-numpy.arange区间数组.mp4
9 M8 K; H0 ~/ q/ V& w    02.5-numpy.linspace等差数列.mp4
    02.6-numpy.logspace等比数列.mp4
    02.7-numpy全0全1数列.mp4
    02.8-numpy数组属性.mp4
    03.1-复习.mp4
% f! V; d4 b+ K    03.2-切片和索引-一维数组操作.mp4
    03.3-切片和索引-多维数组操作01.mp4
    03.4-切片和索引-多维数组操作02.mp4
    03.5-切片和索引-整数数组索引.mp4
    03.6-切片和索引-布尔数组索引.mp4
6 N  ~# {2 X2 Z; o  X2 @. T9 g    03.7-numpy广播机制.mp4
    03.8-复习.mp4
8 s! v3 }+ ~; g0 s. J- h    04.1-numpy统计-平均值和中位数.mp4
7 A/ I/ Z6 ^& ?/ F1 ^    04.2-numpy统计-标准差和方差.mp4
    04.3-numpy统计-最大和最小.mp4
    04.4-numpy统计-加权平均数.mp4
    04.5-numpy统计-股票实例.mp4
    04.6-numpy数据类型.mp4
/ `1 O; b9 ~0 Y+ r" w0 m1 l/ Q    04.7-numpy结构化数据类型.mp4
    04.8-numpy数据类型长度如何选择.mp4
    04.9-numpy类型和类型标识码如何选择.mp4
; Z7 W: X" O3 y* u9 C, A; J    04.10-numpy文件操作.mp4
0 G" u8 f# L4 T  D$ A2 d    04.11-numpy文件操作.mp4
. r8 b  ?/ }& v* z0 D    05.1-numpy随机数.mp4
    05.2-numpy函数(resize-append-insert).mp4
    05.3-numpy函数(delete删除).mp4
    05.4-numpy函数(argwhere返回满足条件索引).mp4
    05.5-numpy函数(去重unique和排序sort).mp4
    06.1-认识数据可视化和Matplotlib安装.mp4
5 w" W7 g, I. Y    06.2-matplotlib第一个绘图程序.mp4
- F1 v; v- O3 P' O) g    06.3-matplotlib设置图表名称title.mp4
0 M" ]+ b* g+ E. X& c7 p* g8 I    06.4-matplotlib处理图形中的中文.mp4
    06.5-matplotlib设置名称-大小-线条.mp4
8 y+ N' t) S5 g6 ?1 V    06.6-matplotlib画布中绘制多个线条.mp4
0 h; N* Q2 f1 o+ \    06.7-matplotlib设置x轴的刻度xticks.mp4
    06.8-matplotlib显示图表show.mp4
    06.9-matplotlib设置图例legend.mp4
    06.10-matplotlib显示线条数据值text.mp4
5 E( d9 y5 k  a( H    07.1-matplotlib问题解答.mp4
    07.2-matplotlib绘制网格grid.mp4
, q, s) \  C! p6 A    07.3-matplotlib坐标轴的操作gca.mp4
    07.4-matplotlib设置图形默认分别率和大小.mp4
) w( |. n+ l/ Q: O5 [' w. V# q, l+ M    07.5-matplotlib线条样式设置.mp4
    07.6-matplotlib线条样式缩写形式.mp4
    07.7-matplotlib创建图形对象.mp4
    07.8-matplotlib多子图add_axes添加区域.mp4
    08.1-matplotlib多子图subplot.mp4
* r: u% Z4 U9 |1 w6 y" n) _: C    08.2-matplotlib图形设置和标题重叠.mp4
8 X# [+ r2 o* O1 j( P$ E    08.3-matplotlib子图subplots.mp4
    08.4-matplotlib基本柱状图绘制.mp4
  K7 c% N' e0 Y( |8 o8 B* _    08.5-matplotlib同位置多柱状图.mp4
    08.6-matplotlib堆叠柱状图绘制.mp4
    09.1-matplotlib水平柱状图.mp4
: V5 ~- g% X$ O  L! p/ t    09.2-matplotlib直方图.mp4
    09.3-matplotlib饼状图.mp4
    10.1-matplotlib散点图.mp4
. j+ Z* [' g9 W/ i' F" \0 d- I    10.2-matplotlib保存图片.mp4
    10.3-matplotlib箱线图.mp4
    10.4-wordcloud词云图和jieba分词.mp4
    11.1-Pandas中Series创建1.mp4
    11.2-Pandas中Series创建2.mp4
3 ^; r3 r2 c# F' A  K4 g+ H    11.3-Pandas中Series其他参数介绍.mp4
    11.4-Pandas中Series索引和切片.mp4
    11.5-Pandas中Series基本方法.mp4
    12.1-Pandas中DataFrame使用列表嵌套创建.mp4
! f9 @8 `5 J0 Z/ H/ x7 t8 ]    12.2-Pandas中DataFrame参数dtype.mp4
    12.3-Pandas中DataFrame使用列表嵌套字典创建.mp4
' ?0 d# A: W# d8 p/ v% {: n5 D    12.4-Pandas中DataFrame使用字典创建.mp4
    12.5-Pandas中DataFrame使用Series创建.mp4
    12.6-Pandas中DataFrame各种创建方式总结.mp4
    12.7-Pandas中DataFrame选取列.mp4
    12.8-Pandas中DataFrame列添加.mp4
% p8 [8 _( u6 x% ?    12.9-Pandas中DataFrame列删除del和pop.mp4
" w8 h' j6 Z4 N$ L+ C4 \    12.10-Pandas中DataFrame行标签选取loc.mp4
    12.11-Pandas中DataFrame行位置索引选取iloc.mp4
; b: b5 H2 m* S  R    13.1-Pandas中DataFrame行追加1-append.mp4
; s' w1 E3 K1 `. \    13.2-Pandas中DataFrame行删除drop.mp4
  D4 \! S  r& W6 J# {" L    13.3-Pandas中DataFrame属性和方法说明.mp4
    13.4-Pandas中DataFrame转置-类型.mp4
    13.5-Pandas中DataFrame为空empty.mp4
    13.6-Pandas中DataFrame取得行列数.mp4
# l9 g- ]/ _& p8 j3 [1 c% \+ W* a6 b    13.7-Pandas中DataFrame修改行列标签名.mp4
# S$ z5 h2 h0 Z  ^# m2 Y    13.8-Pandas中DataFrame查看数据摘要info.mp4
    13.9-Pandas中DataFrame标签排序sort_index.mp4
    13.10-Pandas中DataFrame值排序sort_values.mp4
2 ?* F0 T; h" m* ]' K    13.11-Pandas中DataFrame错误提示解决01.mp4
7 j$ A0 Z7 p! {) S: p    14.1-Python模块time.mp4
+ p( ~- w/ w, k( P    14.2-Python模块datetime.mp4
    14.3-Pandas时间Timestamp.mp4
    14.4-Pandas时间Timedelta.mp4
    14.5-Pandas时间转化to_datetime_1.mp4
    14.6-Pandas时间转化to_datetime_2.mp4
+ ?( p& {' b# `/ a2 F. o8 @' f: S    14.7-Pandas时间序列date_range.mp4
    14.8-Pandas时期频率转换.mp4
* [, y3 u' z) N" H    14.9-Pandas时间移位.mp4
! @4 a5 ~  b% J- w* P    14.10-Pandas时期Period.mp4
& |, E/ ^/ G# _( e    14.11-Pandas重采样resample.mp4
0 l: |0 j! O9 T! Q7 ]  l) z2 G    15.1-Pandas文件读取.mp4
    15.2-Pandas文件头部和自定义列名参数.mp4
. g2 L7 I4 ?' |5 x    15.3-Pandas文件指定索引参数.mp4
( ^+ U. ]2 ]/ @) s0 m    15.4-Pandas文件编码参数.mp4
+ N0 Y  u$ B; C    15.5-Pandas文件列数据类型.mp4
    15.6-Pandas文件时间类型列.mp4
3 `  ~, Q  z& S+ ^    15.7-Pandas文件分块读入.mp4
6 U0 w2 K& B9 U7 I    16.1-Pandas缺失值类型.mp4
" Q$ |% N" ]  f    16.2-Pandas缺失值处理.mp4
& H: p9 z9 F+ D( g7 K  U3 w    17.1-Pandas分组聚合.mp4
: ~1 \' p; v+ g# e    17.2-Pandas转换值transform.mp4
" F, k) c+ S' W' V2 Q" Z" j* Y6 O5 E; ^    17.3-Pandas的apply操作.mp4
3 G3 P, h, }0 z3 H4 ?    17.4-Pandas数据合并.mp4
    17.5-Pandas去重操作.mp4
    17.6-Pandas快餐数据分析案例.mp4
    18.1-Pandas数据过滤和排序练习.mp4
) D) s9 C4 {* O2 Y# O    18.2-Pandas分组练习.mp4
    18.3-Pandas字符串操作1.mp4
    18.4-Pandas字符串操作2.mp4
    18.5-Pandas三板斧map-apply-applymap.mp4

8 d7 t1 ~: L2 d/ S

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

- d6 s% @/ X5 j* C