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Python数据处理实战探险 深入数据分析和可视化 基于真实数据解决实际场景难题
Python数据处理实战探险 深入数据分析和可视化 基于真实数据解决实际场景难题 实战导向，深入浅出 编辑点评 课程内容丰富，涵盖数据读写、统计分析、可视化等多个方面，适合有一定Python基础的数据分析爱好者。 ⭐ 编辑推荐 本课程通过实战案例，深入讲解Python在数据处理和分析中的应用，帮助学
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Python数据处理实战探险 深入数据分析和可视化 基于真实数据解决实际场景难题
实战导向，深入浅出
编辑点评
课程内容丰富，涵盖数据读写、统计分析、可视化等多个方面，适合有一定Python基础的数据分析爱好者。
⭐ 编辑推荐
本课程通过实战案例，深入讲解Python在数据处理和分析中的应用，帮助学员掌握数据分析和可视化的核心技能。
✨ 课程亮点
✦实战案例丰富
✦覆盖数据读写、统计分析、可视化
✦适合数据分析爱好者
课程目录
📁 视频5 集
- 3.1 csv文件读写-【】.mp4 [79.0 MB]
- 3.4 数据库文件保存-【】.mp4 [30.6 MB]
- 3.5 txt文件保存-【】.mp4 [89.8 MB]
- 3.2 Excel文件读写-【】.mp4 [90.9 MB]
- 3.3 数据库文件读取-【】【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [66.3 MB]
📁 .ipynb_checkpoints14 条
- 数据处理之文件交互-checkpoint-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.ipynb [16.3 KB]
- sales-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.csv [12.9 MB]
- APP-【】.txt [287.7 KB]
- 数据处理之文件交互-【】.html [310.4 KB]
- data-【】.txt [1.1 MB]
- customer_table-【】.csv [16.0 MB]
- base-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.csv [30.4 MB]
- 农户户主基本信息全-【】.xls [10.9 MB]
- meal_order_detail-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.xlsx [896.6 KB]
- sample-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .xlsx [1.5 MB]
- equipment_1-【】.txt [260.1 KB]
- creditcue-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.csv [2.5 MB]
- 作业-【】.docx [12.4 KB]
- 第三课 数据处理之文件交互-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.pdf [431.0 KB]
📁 第六课10 集
- 6.2 数据分组计算-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [86.6 MB]
- 6.3 聚合函数agg使用-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [48.1 MB]
- 数据和代码-【】.zip [10.9 MB]
- 第六课 数据统计分析和计算-(1)【】.pdf [497.4 KB]
- 6.1 数据基本运算-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [83.9 MB]
- 作业-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.zip [1.1 MB]
- 6.4 apply函数使用-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [70.7 MB]
- 前三章作业答案-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.zip [1.0 MB]
- 第六课 数据统计分析和计算-【】.pdf [497.4 KB]
- 6.5 透视图和交叉表-【】【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [75.6 MB]
📁 作业3 条
- air_data-【】【公重号：CunWorkNotes】.csv [13.6 MB]
- 第八章作业-【】.docx [13.5 KB]
- Titanic-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.csv [59.8 KB]
📁 .ipynb_checkpoints5 条
- 常用统计图形输出-checkpoint-【】.ipynb [12.6 KB]
- Matplotlib绘图-checkpoint-【】.ipynb [25.5 KB]
- 绘图选项-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.docx [18.6 KB]
- 常用统计图形输出-【】.html [308.5 KB]
- churn_analysis_raw-【】.csv [5.9 MB]
📁 第四章到第六章作业答案8 集
- 第六章作业-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.html [281.7 KB]
- 作业答案-【】.py [2.1 KB]
- 第五章作业答案-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .py [1.8 KB]
- 8.4 饼图和箱线图-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [80.6 MB]
- 第八课 常用统计图形输出-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.pdf [882.5 KB]
- 8.2 为图表添加元素-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [61.1 MB]
- 8.3 柱状图和直方图-【】.mp4 [47.3 MB]
- 第八章-【】.rar [148.1 MB]
📁 第四课9 集
- 第四章作业-【】.docx [12.6 KB]
- 4.2 数据增加和删除-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [58.2 MB]
- 4.3 数据修改和查找-【】【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [77.8 MB]
- 数据和代码-【】.zip [7.9 MB]
- 4.1 数据筛选-【】【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [85.4 MB]
- 第四课 数据表操作-【】.pdf [499.5 KB]
- 4.4 数据整理-【】.mp4 [105.6 MB]
- 4.5 层次化索引-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [47.9 MB]
- 作业数据-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.zip [1.3 MB]
📁 第一课8 集
- 数据处理实战第一课 Python基础-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.pdf [1.1 MB]
- Python数据处理实战之第1课-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.html [346.2 KB]
- 1.4 集合和条件语句-【】.mp4 [61.0 MB]
- Python数据处理实战之第1课-【】.ipynb [26.5 KB]
- 1.8 函数编写下-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [45.1 MB]
- 第一章作业-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.docx [13.4 KB]
- 1.1 数据类型-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [28.3 MB]
- 1.3 字典-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [54.2 MB]
📁 .ipynb_checkpoints16 集
- 数据清洗实战-checkpoint-【】【公重号：CunWorkNotes】.ipynb [19.5 KB]
- 数据处理之数据转换-checkpoint-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.ipynb [17.3 KB]
- churn_analysis_raw-【】.csv [5.9 MB]
- 朝阳医院2018年销售数据-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .xlsx [256.6 KB]
- 客户流失数据字段-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.docx [1.1 MB]
- 城投承销总榜-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.xlsx [5.8 MB]
- MotorcycleData-【】【公重号：CunWorkNotes】.csv [1.3 MB]
- 数据处理之数据转换-【】.ipynb [18.4 KB]
- 5.4 高阶函数运用下-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [80.1 MB]
- 第五章作业-【】.docx [12.5 KB]
- 第五课 数据转换-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.pdf [428.7 KB]
- 5.6 数据标准化-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [65.9 MB]
- 5.2 字符串数据处理-【】.mp4 [67.1 MB]
- 5.3 高阶函数运用上-【】.mp4 [86.9 MB]
- 5.1 日期型数据处理-【】.mp4 [69.5 MB]
- 5.5 简单函数数据变换-【】.mp4 [49.9 MB]
📁 数据和代码14 集
- sample3-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.json [1.7 MB]
- EXICR_QUREY_RECORD_INFO_JDTECH1-【】.csv [970.2 KB]
- contest_ext_crd_is_creditcue-【】.csv [2.5 MB]
- sample2-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.json [1.8 KB]
- 数据处理之常用工具-【】.html [338.3 KB]
- sample1-【】.json [852.0 B]
- 第二章作业-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.docx [29.3 KB]
- 第二课 数据处理之常用工具-【】.pdf [556.9 KB]
- 2.4 Numpy数据结构和常用方法-【】.mp4 [64.1 MB]
- 2.2 文件读取之json格式-【】.mp4 [42.7 MB]
- 2.6 pandas数据结构-【】.mp4 [87.1 MB]
- 2.3 指标计算-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [77.1 MB]
- 2.5 Numpy常用数据处理函数-【】.mp4 [69.6 MB]
- 2.1 文件读取之csv文件-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [71.2 MB]
📁 数据和代码6 条
- 数据处理之数据其他操作-【】.html [319.3 KB]
- sales_details-【】.csv [57.4 MB]
- Master_Loan_Summary-【】.csv [446.9 MB]
- loan details-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.csv [30.3 MB]
- pew-【】.csv [392.0 B]
- hs_300-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.xlsx [76.1 KB]
📁 作业11 集
- zhj_user_app_info-【】【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .csv [31.1 MB]
- 国民经济核算季度数据-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.xlsx [12.4 KB]
- Prod_Trade-【】.xlsx [558.0 KB]
- Industry_GDP-【】.xlsx [10.5 KB]
- 第七章作业-【】.docx [92.6 KB]
- 第七课 数据其他相关操作-【】.pdf [507.4 KB]
- 7.3 移动窗口相关函数-【】.mp4 [87.3 MB]
- 7.4 数据形状重塑列转行-【】.mp4 [58.8 MB]
- 7.5 数据形状重塑行转列-【】.mp4 [44.1 MB]
- 7.2 数据抽样-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [56.7 MB]
- 7.1 时间序列数据-【】【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [75.6 MB]
📁 .ipynb_checkpoints5 集
- Python基础之编程基础-checkpoint-【】.ipynb [26.6 KB]
- Python数据处理实战之第1课-checkpoint-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.ipynb [30.1 KB]
- 数据处理实战第一课 Python基础-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.pptx [4.6 MB]
- 课程导读-【】.pptx [204.9 KB]
- 课程前期导读-【】【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [13.8 MB]
📁 第九课6 集
- 第九课 数据清洗-【】.pdf [629.5 KB]
- 9.5 数据分箱处理-【】.mp4 [68.5 MB]
- 9.6 数据分箱操作-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [67.1 MB]
- 9.1 重复值处理-【】【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [57.4 MB]
- 作业-【】.zip [1.0 MB]
- 数据和代码-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.zip [11.2 MB]
📁 第十章9 集
- 10.1 字段扩充下-【】【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [79.6 MB]
- 10.4 数据缺失填补下-【】【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [65.6 MB]
- 第七章到第八章答案【】.zip [1.1 MB]
- 第十课 特征工程之scikit-learn-【】.pdf [652.9 KB]
- 数据和代码【】.zip [6.3 MB]
- 第十课-【】.rar [229.5 MB]
- 10.4 数据缺失填补上-【】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [74.2 MB]
- 10.3 数据量纲级处理-【】.mp4 [58.3 MB]
- 作业和数据【】.zip [13.7 MB]
适合人群
- Python爱好者
- 数据分析初学者
- 数据可视化爱好者
🎯 学习收获
- 掌握Python数据处理技能
- 学会使用数据分析工具
- 提升数据可视化能力
🎉 祝您学习愉快！
