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01-pandas基本介绍
02-操作pandas的series对象-1.声明series
03-操作pandas的series对象-2.选择series内部元素
04-操作pandas的series对象-3.series元素赋值
05-操作pandas的series对象-4.用numpy或其他series定义新的series对象
06-操作pandas的series对象-5.series对象的元素筛选
07-操作pandas的series对象-6.series对象组成元素及判断
08-操作pandas的series对象-7.series对象间的运算
09-操作pandas的DataFrame-1.什么是DataFrame
10-操作pandas的DataFrame-2.DataFrame和Numpy多维数组对比
11-操作pandas的DataFrame-3.创建DataFrame对象
12-操作pandas的DataFrame-4.DataFrame的主要属性
13-操作pandas的DataFrame-5.对行列数据增删改操作
14-操作pandas的DataFrame-6.判断元素的从属关系
15-操作pandas的DataFrame-7.DataFrame的转置操作
16-操作pandas中的index对象-1.index属性
17-操作pandas中的index对象-2.重新索引
18-操作pandas中的index对象-3.以某列值作为新的索引
19-操作pandas中的index对象-4.识别并过滤重复索引
20-操作pandas中的index对象-5.算术和数据对齐
21-操作pandas中的index对象-6.根据索引、元素进行排序
22-算术运算与逻辑运算-1.Series和DataFrame的算术运算
23-算术运算与逻辑运算-2.逻辑运算
24-统计函数与自定义函数-1.统计函数
25-统计函数与自定义函数-2.累计统计函数
26-统计函数与自定义函数-3.相关性分析统计
27-统计函数与自定义函数-4.自定义函数(1)
28-统计函数与自定义函数-4.自定义函数(2)
29-pandas中的文件读写-1.CSV文件的读写(1)
30-pandas中的文件读写-1.CSV文件的读写(2)
31-pandas中的文件读写-1.CSV文件的读写(3)
32-pandas中的文件读写-2.HDF5文件的读写
33-pandas中的文件读写-3.JSON文件的读写
34-pandas中的文件读写-4.从数据库中读写数据
35-pandas中的文件读写-5.从excel中读写文件
36-数据可视化利器matplotlib介绍-1.Matplotlib画图初体验
37-数据可视化利器matplotlib介绍-2.matplotlib绘制的图形结构
38-基本折线图的绘制-1.基本折线图的绘制和显示
39-基本折线图的绘制-2.保存绘制的图片
40-基本折线图的绘制-3.辅助显示层设置(1)
41-基本折线图的绘制-3.辅助显示层设置(2)
42-创建多个绘图区-1.在同一个画布上进行多次绘制(1)
43-创建多个绘图区-1.在同一个画布上进行多次绘制(2)
44-创建多个绘图区-2.多个坐标系显示图形
45-创建多个绘图区-3.折线图的常见使用场景
46-matplotlib中常见的其他图表-1.散点图的绘制
47-matplotlib中常见的其他图表-2.柱状图的绘制(1)
48.matplotlib中常见的其他图表-2.柱状图的绘制(2)
49-matplotlib中常见的其他图表-3.直方图的绘制(1)
50-matplotlib中常见的其他图表-3.直方图的绘制(2)
51-matplotlib中常见的其他图表-4.饼图的绘制
52-matplotlib中常见的其他图表-5.阶梯图
首页 / AI人工智能 · 第一阶段:Python与AI基础 / 数据操作与可视化
发布于 2024-06-05 · 15985 次观看
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01-pandas基本介绍
10分钟 · 1071次播放
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02-操作pandas的series对象-1.声明series
11分钟 · 1925次播放
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03-操作pandas的series对象-2.选择series内部元素
9分钟 · 1968次播放
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04-操作pandas的series对象-3.series元素赋值
4分钟 · 179次播放
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05-操作pandas的series对象-4.用numpy或其他series定义新的series对象
10分钟 · 123次播放
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06-操作pandas的series对象-5.series对象的元素筛选
4分钟 · 119次播放
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07-操作pandas的series对象-6.series对象组成元素及判断
8分钟 · 129次播放
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08-操作pandas的series对象-7.series对象间的运算
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09-操作pandas的DataFrame-1.什么是DataFrame
4分钟 · 122次播放
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10-操作pandas的DataFrame-2.DataFrame和Numpy多维数组对比
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11-操作pandas的DataFrame-3.创建DataFrame对象
7分钟 · 111次播放
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12-操作pandas的DataFrame-4.DataFrame的主要属性
12分钟 · 111次播放
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13-操作pandas的DataFrame-5.对行列数据增删改操作
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14-操作pandas的DataFrame-6.判断元素的从属关系
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15-操作pandas的DataFrame-7.DataFrame的转置操作
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16-操作pandas中的index对象-1.index属性
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17-操作pandas中的index对象-2.重新索引
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18-操作pandas中的index对象-3.以某列值作为新的索引
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19-操作pandas中的index对象-4.识别并过滤重复索引
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20-操作pandas中的index对象-5.算术和数据对齐
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21-操作pandas中的index对象-6.根据索引、元素进行排序
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22-算术运算与逻辑运算-1.Series和DataFrame的算术运算
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23-算术运算与逻辑运算-2.逻辑运算
7分钟 · 68次播放
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24-统计函数与自定义函数-1.统计函数
14分钟 · 62次播放
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25-统计函数与自定义函数-2.累计统计函数
5分钟 · 63次播放
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26-统计函数与自定义函数-3.相关性分析统计
21分钟 · 71次播放
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27-统计函数与自定义函数-4.自定义函数(1)
7分钟 · 286次播放
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28-统计函数与自定义函数-4.自定义函数(2)
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29-pandas中的文件读写-1.CSV文件的读写(1)
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30-pandas中的文件读写-1.CSV文件的读写(2)
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31-pandas中的文件读写-1.CSV文件的读写(3)
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32-pandas中的文件读写-2.HDF5文件的读写
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33-pandas中的文件读写-3.JSON文件的读写
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34-pandas中的文件读写-4.从数据库中读写数据
11分钟 · 64次播放
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35-pandas中的文件读写-5.从excel中读写文件
10分钟 · 81次播放
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36-数据可视化利器matplotlib介绍-1.Matplotlib画图初体验
14分钟 · 3843次播放
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37-数据可视化利器matplotlib介绍-2.matplotlib绘制的图形结构
21分钟 · 157次播放
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38-基本折线图的绘制-1.基本折线图的绘制和显示
6分钟 · 132次播放
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39-基本折线图的绘制-2.保存绘制的图片
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40-基本折线图的绘制-3.辅助显示层设置(1)
15分钟 · 95次播放
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41-基本折线图的绘制-3.辅助显示层设置(2)
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42-创建多个绘图区-1.在同一个画布上进行多次绘制(1)
12分钟 · 101次播放
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43-创建多个绘图区-1.在同一个画布上进行多次绘制(2)
8分钟 · 93次播放
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44-创建多个绘图区-2.多个坐标系显示图形
18分钟 · 93次播放
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45-创建多个绘图区-3.折线图的常见使用场景
3分钟 · 91次播放
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46-matplotlib中常见的其他图表-1.散点图的绘制
14分钟 · 103次播放
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47-matplotlib中常见的其他图表-2.柱状图的绘制(1)
16分钟 · 98次播放
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48.matplotlib中常见的其他图表-2.柱状图的绘制(2)
12分钟 · 296次播放
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49-matplotlib中常见的其他图表-3.直方图的绘制(1)
12分钟 · 94次播放
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50-matplotlib中常见的其他图表-3.直方图的绘制(2)
8分钟 · 90次播放
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51-matplotlib中常见的其他图表-4.饼图的绘制
9分钟 · 98次播放
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52-matplotlib中常见的其他图表-5.阶梯图
12分钟 · 756次播放
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课程目标
Pandas数据读写、数据清理、数据整理、Matplotlib各种绘图功能
知识要点
Pandas的Series对象的操作与运算、DataFrame操作、行和列的操作、数据的清理、数据转换、统计运算、各种文件读写、Matplotlib基础绘图、多层绘图、各种统计图形绘制、Seaborn绘图操作
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授课讲师

卿淳俊

20年Python全栈开发经验,认证Scrum Master。深耕Python与AI领域,精通智能 善入式系境开发带体开发与AI工作流设计,在移动互联网与电商项目领域经验丰富。对人工智能、大 协议、工业物顺网数据等前沿技术有深入研究。10年教学经验,出版《Python爬虫开发实战》,秉持 着授人以鱼不如授人以渔的理念,让学员达到知其然更要知其所以然,真正掌握技术的本质。
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