Python Pandas数据分析(完结)

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Python Pandas数据分析(完结)




Python Pandas数据分析(完结)
├──{1}--课程介绍  
|   ├──(1.3)--pandas学习手册（可从参考资料处下载） .pdf  401.60kb
|   ├──[1.1]--课程介绍~1 .mp4  70.37M
|   └──[1.2]--Python、Pycharm安装~1 .mp4  69.72M
├──{2}--初识numpy  
|   ├──[2.1]--numpy安装及数据创建~1 .mp4  94.27M
|   └──[2.2]--numpy索引和切片~1 .mp4  44.14M
├──{3}--初识pandas和量化交易  
|   ├──[3.1]--pandas安装及数据创建的保存~1 .mp4  132.99M
|   └──[3.2]--量化交易及AKshare介绍~1 .mp4  119.94M
├──{4}--股票季报数据获取及数据表检查  
|   ├──[4.1]--数据表查看~1 .mp4  90.30M
|   ├──[4.2]--数据提取~1 .mp4  85.31M
|   ├──[4.3]--查看数据格式与空值~1 .mp4  46.39M
|   ├──[4.4]--描述性统计及极值索引~1 .mp4  117.10M
|   └──[4.5]--查看唯一值及value~1 .mp4  49.17M
├──{5}--数据表清洗  
|   ├──[5.10]--按索引排序~1 .mp4  42.03M
|   ├──[5.11]--重置行索引~1 .mp4  153.94M
|   ├──[5.12]--练习：封装函数输入股票代码获取清洗后的数据表~1 .mp4  116.65M
|   ├──[5.1]--更改行列标签名称~1 .mp4  48.54M
|   ├──[5.2]--设置行索引~1 .mp4  39.72M
|   ├──[5.3]--值替换~1 .mp4  76.73M
|   ├──[5.4]--删除特定的行、列~1 .mp4  62.15M
|   ├──[5.5]--删除空值~1 .mp4  32.86M
|   ├──[5.6]--填充空值~1 .mp4  40.11M
|   ├──[5.7]--数据格式转换~1 .mp4  65.35M
|   ├──[5.8]--重复值查看及删除~1 .mp4  64.37M
|   └──[5.9]--按值排序~1 .mp4  76.05M
├──{6}--数据预处理  
|   ├──[6.10]--给数据加上区间标签cut~1 .mp4  183.63M
|   ├──[6.11]--给数据加上区间标签qcut~1 .mp4  100.95M
|   ├──[6.12]--数据分组groupby~1 .mp4  123.32M
|   ├──[6.13]--分类统计value_counts~1 .mp4  72.05M
|   ├──[6.14]--数据透视表pivot_table~1 .mp4  89.76M
|   ├──[6.1]--添加行~1 .mp4  19.00M
|   ├──[6.2]--添加列~1 .mp4  40.01M
|   ├──[6.3]--数组加工map~1 .mp4  65.75M
|   ├──[6.4]--数据表加工apply~1 .mp4  51.35M
|   ├──[6.5]--匿名函数lambda~1 .mp4  73.70M
|   ├──[6.6]--数据表加工transform~1 .mp4  120.27M
|   ├──[6.7]--数据表合并merge~1 .mp4  128.36M
|   ├──[6.8]--练习：封装函数通过股票代码汇总数据~1 .mp4  372.47M
|   └──[6.9]--数据表合并concat~1 .mp4  321.28M
├──{7}--matplotlib可视化  
|   ├──[7.1]--可视化库的安装和导入~1 .mp4  76.28M
|   ├──[7.2]--画图数据处理及新增画布~1 .mp4  89.29M
|   ├──[7.3]--画条形图~1 .mp4  47.42M
|   ├──[7.4]--画折线图~1 .mp4  38.81M
|   ├──[7.5]--画组合图~1 .mp4  35.70M
|   ├──[7.6]--画图美化~1 .mp4  86.53M
|   └──[7.7]--图片本地保存~1 .mp4  48.40M
└──{8}--课程回顾与展望  
|   └──[8.1]--课程回顾与展望 .mp4  64.12M[/free]



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