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播放量(212852) |
数据分析与融合教学大纲202107 |
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1651 |
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数据分析与融合考核大纲 |
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1586 |
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数据分析与融合一体化方案202107 |
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1583 |
【第一单元】Numpy基础 |
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1592 |
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【第二单元】Series和DataFrame |
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1665 |
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【第三单元】数据初步探索 |
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1586 |
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【第四单元】数据转换与融合 |
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1584 |
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【第五单元】数据分组与聚合 |
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1590 |
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【第六单元】时间序列处理 |
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1580 |
@1-1Pandas和NumPy介绍_01_Pandas和NumPy介绍 |
00:13:27
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1864 |
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@1-4ufunc函数 |
00:19:26
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1819 |
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@1-3数组_01数组 |
00:18:30
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1826 |
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@1-2向量_01_向量 |
00:12:38
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1842 |
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@离散化和面元划分_01_离散化和面元划分 |
00:05:50
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1649 |
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@排序和随机采样_01_排序和随机采样 |
00:09:47
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1656 |
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@数据合并之轴线连接_01_数据合并之轴向连接 |
00:19:14
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1728 |
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@数据融合_01_数据融合 |
00:18:02
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1643 |
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@数据转换_01_数据转换之map |
00:12:13
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1627 |
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@数据转换_03_数据转换之文本数据规整 |
00:11:06
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1627 |
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@数据转换02_数据转换之哑变量编码 |
00:08:08
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1616 |
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@Series和DataFrame的创建及操作_01_Series和DataFrame的创建及操作 |
00:18:31
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1676 |
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@Series和DataFrame结构介绍_01_Series和DataFrame结构介绍 |
00:13:49
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1633 |
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@描述性和汇总统计_01_描述性和汇总统计 |
00:19:43
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1657 |
|
@数据类型与数据筛选_01_数据类型与数据筛选 |
00:08:43
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1680 |
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@数据展示与文件读写_01_数据展示与文件读写 |
00:19:39
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1615 |
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@算术运算和缺失值处理_01_算术运算和缺失值处理 |
00:14:09
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1620 |
|
@索引调整方法_01_索引调整方法 |
00:12:37
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1725 |
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@GroupBy技术_01_GroupBy技术 |
00:19:25
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1616 |
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@函数应用_01_函数应用 |
00:19:59
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1615 |
|
@数据分组_01_数据分组的基本方法 |
00:10:52
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1670 |
|
@数据分组_02_数据分组的高级方法 |
00:13:44
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1609 |
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@Matplotlib简介_01_Matplotlib简介 |
00:17:14
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1800 |
|
@Pandas基本绘图函数_01_折线图 |
00:17:41
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1793 |
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@Pandas基本绘图函数_02_条形图、直方图和箱线图 |
00:13:27
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1794 |
|
@自定义图表样式_01_自定义图表样式 |
00:17:05
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1792 |
|
@Pandas时间序列处理_01_Pandas时间序列处理 |
00:17:07
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3026 |
|
@时期及算术运算_01_时期及算术运算 |
00:19:13
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1825 |
|
@时区处理_01_时区处理 |
00:17:58
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1820 |
|
@重采样及频率转换_01_重采样及频率转换 |
00:18:36
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1822 |
|
@日期和时间数据_01_日期和时间数据 |
00:18:36
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1783 |
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@日期的范围、频率及移动_01_日期的范围、频率及移动 |
00:19:26
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1780 |
|
1.1Numpy基础 |
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1555 |
|
1.2向量 |
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1555 |
|
1.3数组 |
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|
1561 |
|
1.4ufunc函数 |
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|
1559 |
|
2.1 Series和DataFrame结构 |
/
|
1569 |
|
2.2 索引 |
/
|
1560 |
|
2.3 Panel |
/
|
1559 |
|
3.1 数据展示与文件读写 |
/
|
1562 |
|
3.2 数据类型与数据筛选 |
/
|
1557 |
|
3.3 描述性和汇总统计 |
/
|
1557 |
|
3.4 算术运算 |
/
|
1557 |
|
3.5 索引调整方法 |
/
|
1556 |
|
4.1 数据合并之轴向连接 |
/
|
1577 |
|
4.2 数据融合 |
/
|
1581 |
|
4.3 排序和随机采样 |
/
|
1804 |
|
4.4 离散化和面元划分 |
/
|
1798 |
|
4.5 数据转换 |
/
|
1798 |
|
5.1 GroupBy技术 |
/
|
1798 |
|
5.2 数据分组 |
/
|
1798 |
|
5.3 函数应用 |
/
|
1799 |
|
5.4 数据聚合 |
/
|
1802 |
|
6.1 日期和时间数据 |
/
|
1806 |
|
6.2 Pandas时间序列基础 |
/
|
1816 |
|
6.3 日期的范围、频率及移动 |
/
|
1797 |
|
6.4 时区处理 |
/
|
1800 |
|
6.5 时区处理 |
/
|
1804 |
|
6.6 重采样及频率转换 |
/
|
1811 |
|
7.1 Matplotlib简介 |
/
|
1810 |
|
7.2 Pandas基本绘图函数 |
/
|
1824 |
|
7.3 自定义绘图样式 |
/
|
1813 |
|
第一单元习题 |
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|
1759 |
|
第一单元答案 |
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|
1759 |
|
第二单元习题 |
/
|
1758 |
|
第二单元答案 |
/
|
1761 |
|
第三单元习题 |
/
|
1761 |
|
第三单元答案 |
/
|
1760 |
|
第四单元习题 |
/
|
1766 |
|
第四单元答案 |
/
|
1760 |
|
第五单元习题 |
/
|
1761 |
|
第五单元答案 |
/
|
1766 |
|
第六单元习题 |
/
|
1759 |
|
第六单元答案 |
/
|
1761 |
|
第七单元习题 |
/
|
1761 |
|
第七单元答案 |
/
|
1759 |
|
@数据聚合_01_数据聚合 |
00:10:13
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1789 |
|
@索引以及Panel数据结构_01_索引以及Panel数据结构 |
00:15:01
|
1795 |
|
1.1 Numpy介绍 |
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|
1768 |
|
1.2 向量 |
/
|
1770 |
|
1.3 数组 |
/
|
1779 |
|
1.4 Ufunc函数 |
/
|
1766 |
|
2.2 索引 |
/
|
1769 |
|
2.3 Panel |
/
|
1768 |
|
3.1 数据展示与文件读写 |
/
|
1766 |
|
3.4 算数运算和缺失值处理 |
/
|
1773 |
|
4.1 数据合并之轴向连接 |
/
|
1770 |
|
4.3 排序和随机采样 |
/
|
1770 |
|
4.4 离散化和面元划分 |
/
|
1772 |
|
5.3 函数应用 |
/
|
1772 |
|
5.4 数据聚合 |
/
|
1771 |
|
6.1 日期和时间数据 |
/
|
1771 |
|
6.3 日期的范围、频率及移动 |
/
|
1771 |
|
6.4 时区处理 |
/
|
1773 |
|
7.1 Matplotlib简介 |
/
|
1772 |
|
7.2 Pandas基本绘图函数 |
/
|
1807 |
|
3.2 数据类型与数据筛选 |
/
|
1780 |
|
3.3 描述性和汇总统计 |
/
|
1783 |
|
3.5 索引调整方法 |
/
|
2756 |
|
4.2 数据融合 |
/
|
2778 |
|
4.5 数据转换 |
/
|
2783 |
|
5.1 GroupBy技术 |
/
|
2775 |
|
5.2 数据分组 |
/
|
2783 |
|
2.1 Series和DataFrame结构 |
/
|
2776 |
|
6.5 时期与算数运算 |
/
|
2770 |
|
6.6 重采样及频率转换 |
/
|
2777 |
|
7.3 自定义图表样式 |
/
|
2778 |
|
6.2 Pandas时间序列基础 |
/
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2762 |
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