| 资源(117) |
时长( 08:41:09) |
播放量(202815) |
数据分析与融合教学大纲202107 |
/
|
1570 |
|
数据分析与融合考核大纲 |
/
|
1507 |
|
数据分析与融合一体化方案202107 |
/
|
1504 |
【第一单元】Numpy基础 |
/
|
1514 |
|
【第二单元】Series和DataFrame |
/
|
1586 |
|
【第三单元】数据初步探索 |
/
|
1508 |
|
【第四单元】数据转换与融合 |
/
|
1506 |
|
【第五单元】数据分组与聚合 |
/
|
1511 |
|
【第六单元】时间序列处理 |
/
|
1501 |
@1-1Pandas和NumPy介绍_01_Pandas和NumPy介绍 |
00:13:27
|
1784 |
|
@1-4ufunc函数 |
00:19:26
|
1739 |
|
@1-3数组_01数组 |
00:18:30
|
1747 |
|
@1-2向量_01_向量 |
00:12:38
|
1761 |
|
@离散化和面元划分_01_离散化和面元划分 |
00:05:50
|
1573 |
|
@排序和随机采样_01_排序和随机采样 |
00:09:47
|
1579 |
|
@数据合并之轴线连接_01_数据合并之轴向连接 |
00:19:14
|
1652 |
|
@数据融合_01_数据融合 |
00:18:02
|
1567 |
|
@数据转换_01_数据转换之map |
00:12:13
|
1550 |
|
@数据转换_03_数据转换之文本数据规整 |
00:11:06
|
1551 |
|
@数据转换02_数据转换之哑变量编码 |
00:08:08
|
1539 |
|
@Series和DataFrame的创建及操作_01_Series和DataFrame的创建及操作 |
00:18:31
|
1598 |
|
@Series和DataFrame结构介绍_01_Series和DataFrame结构介绍 |
00:13:49
|
1557 |
|
@描述性和汇总统计_01_描述性和汇总统计 |
00:19:43
|
1580 |
|
@数据类型与数据筛选_01_数据类型与数据筛选 |
00:08:43
|
1604 |
|
@数据展示与文件读写_01_数据展示与文件读写 |
00:19:39
|
1539 |
|
@算术运算和缺失值处理_01_算术运算和缺失值处理 |
00:14:09
|
1543 |
|
@索引调整方法_01_索引调整方法 |
00:12:37
|
1648 |
|
@GroupBy技术_01_GroupBy技术 |
00:19:25
|
1539 |
|
@函数应用_01_函数应用 |
00:19:59
|
1538 |
|
@数据分组_01_数据分组的基本方法 |
00:10:52
|
1593 |
|
@数据分组_02_数据分组的高级方法 |
00:13:44
|
1533 |
|
@Matplotlib简介_01_Matplotlib简介 |
00:17:14
|
1721 |
|
@Pandas基本绘图函数_01_折线图 |
00:17:41
|
1713 |
|
@Pandas基本绘图函数_02_条形图、直方图和箱线图 |
00:13:27
|
1714 |
|
@自定义图表样式_01_自定义图表样式 |
00:17:05
|
1712 |
|
@Pandas时间序列处理_01_Pandas时间序列处理 |
00:17:07
|
2875 |
|
@时期及算术运算_01_时期及算术运算 |
00:19:13
|
1745 |
|
@时区处理_01_时区处理 |
00:17:58
|
1741 |
|
@重采样及频率转换_01_重采样及频率转换 |
00:18:36
|
1743 |
|
@日期和时间数据_01_日期和时间数据 |
00:18:36
|
1704 |
|
@日期的范围、频率及移动_01_日期的范围、频率及移动 |
00:19:26
|
1700 |
|
1.1Numpy基础 |
/
|
1476 |
|
1.2向量 |
/
|
1477 |
|
1.3数组 |
/
|
1482 |
|
1.4ufunc函数 |
/
|
1480 |
|
2.1 Series和DataFrame结构 |
/
|
1490 |
|
2.2 索引 |
/
|
1480 |
|
2.3 Panel |
/
|
1480 |
|
3.1 数据展示与文件读写 |
/
|
1483 |
|
3.2 数据类型与数据筛选 |
/
|
1479 |
|
3.3 描述性和汇总统计 |
/
|
1478 |
|
3.4 算术运算 |
/
|
1478 |
|
3.5 索引调整方法 |
/
|
1478 |
|
4.1 数据合并之轴向连接 |
/
|
1499 |
|
4.2 数据融合 |
/
|
1504 |
|
4.3 排序和随机采样 |
/
|
1722 |
|
4.4 离散化和面元划分 |
/
|
1716 |
|
4.5 数据转换 |
/
|
1716 |
|
5.1 GroupBy技术 |
/
|
1717 |
|
5.2 数据分组 |
/
|
1717 |
|
5.3 函数应用 |
/
|
1717 |
|
5.4 数据聚合 |
/
|
1720 |
|
6.1 日期和时间数据 |
/
|
1725 |
|
6.2 Pandas时间序列基础 |
/
|
1734 |
|
6.3 日期的范围、频率及移动 |
/
|
1716 |
|
6.4 时区处理 |
/
|
1718 |
|
6.5 时区处理 |
/
|
1722 |
|
6.6 重采样及频率转换 |
/
|
1730 |
|
7.1 Matplotlib简介 |
/
|
1729 |
|
7.2 Pandas基本绘图函数 |
/
|
1742 |
|
7.3 自定义绘图样式 |
/
|
1731 |
|
第一单元习题 |
/
|
1677 |
|
第一单元答案 |
/
|
1678 |
|
第二单元习题 |
/
|
1676 |
|
第二单元答案 |
/
|
1679 |
|
第三单元习题 |
/
|
1680 |
|
第三单元答案 |
/
|
1679 |
|
第四单元习题 |
/
|
1684 |
|
第四单元答案 |
/
|
1679 |
|
第五单元习题 |
/
|
1679 |
|
第五单元答案 |
/
|
1685 |
|
第六单元习题 |
/
|
1678 |
|
第六单元答案 |
/
|
1679 |
|
第七单元习题 |
/
|
1679 |
|
第七单元答案 |
/
|
1678 |
|
@数据聚合_01_数据聚合 |
00:10:13
|
1709 |
|
@索引以及Panel数据结构_01_索引以及Panel数据结构 |
00:15:01
|
1716 |
|
1.1 Numpy介绍 |
/
|
1687 |
|
1.2 向量 |
/
|
1688 |
|
1.3 数组 |
/
|
1697 |
|
1.4 Ufunc函数 |
/
|
1686 |
|
2.2 索引 |
/
|
1687 |
|
2.3 Panel |
/
|
1687 |
|
3.1 数据展示与文件读写 |
/
|
1685 |
|
3.4 算数运算和缺失值处理 |
/
|
1692 |
|
4.1 数据合并之轴向连接 |
/
|
1689 |
|
4.3 排序和随机采样 |
/
|
1689 |
|
4.4 离散化和面元划分 |
/
|
1691 |
|
5.3 函数应用 |
/
|
1691 |
|
5.4 数据聚合 |
/
|
1689 |
|
6.1 日期和时间数据 |
/
|
1690 |
|
6.3 日期的范围、频率及移动 |
/
|
1690 |
|
6.4 时区处理 |
/
|
1691 |
|
7.1 Matplotlib简介 |
/
|
1690 |
|
7.2 Pandas基本绘图函数 |
/
|
1724 |
|
3.2 数据类型与数据筛选 |
/
|
1698 |
|
3.3 描述性和汇总统计 |
/
|
1701 |
|
3.5 索引调整方法 |
/
|
2614 |
|
4.2 数据融合 |
/
|
2635 |
|
4.5 数据转换 |
/
|
2640 |
|
5.1 GroupBy技术 |
/
|
2633 |
|
5.2 数据分组 |
/
|
2641 |
|
2.1 Series和DataFrame结构 |
/
|
2633 |
|
6.5 时期与算数运算 |
/
|
2628 |
|
6.6 重采样及频率转换 |
/
|
2634 |
|
7.3 自定义图表样式 |
/
|
2635 |
|
6.2 Pandas时间序列基础 |
/
|
2620 |
数据分析与融合教学大纲202107
【第一单元】Numpy基础
@1-1Pandas和NumPy介绍_01_Pandas和NumPy介绍