炼数成金-Python 数据处理实战：基于真实场景的数据

为什么要补这门 Python 数据处理实战很多人学完 Python 语法后会卡在一个很尴尬的阶段：能写简单的循环和函数，但一碰到真实业务里的脏数据就无从下手。比如拿到一份电商订单表，里面有缺失字段、格式不统一的时间、重复记录、异常金额，还有跨表关联的需求，这时候光靠基础语法根本顶不住，网上搜出来的

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为什么要补这门 Python 数据处理实战

很多人学完 Python 语法后会卡在一个很尴尬的阶段：能写简单的循环和函数，但一碰到真实业务里的脏数据就无从下手。比如拿到一份电商订单表，里面有缺失字段、格式不统一的时间、重复记录、异常金额，还有跨表关联的需求，这时候光靠基础语法根本顶不住，网上搜出来的代码又只能解决单点问题，拼到一起就各种报错。这门课就是专门解决这类问题的，它不纠结于语法细节的堆砌，而是直接把你扔进真实场景里，从拿到原始数据到输出可用的分析结果，每一步该用什么工具、怎么排查问题、怎么优化效率，都跟着实际案例走一遍。

它和纯讲库的教程最大的区别在于，所有操作都围绕「解决业务问题」展开。比如讲 Pandas 不是按函数列表挨个演示，而是先抛出一个征信场景里的用户还款行为分析需求，再告诉你为什么要用分组聚合、为什么要处理缺失值、为什么要做数据类型转换。这样学完之后，你不会只记得几个 API 名字，而是知道面对一份陌生数据时，应该先做什么、后做什么，每一步的目的是什么。对于后续要学机器学习、数据挖掘的人来说，这部分能力恰恰是最容易被忽略、但又决定了模型上限的基础——数据处理做不好，再复杂的模型也跑不出靠谱结果。

适合什么基础的人来学

如果你已经有一点 Python 基础，知道变量、循环、条件判断、函数这些基本概念，但还没系统用过数据处理相关的库，这门课的节奏会刚好合适。课程开头会快速过一遍 Python 基础语法和编程逻辑，但不会从零开始讲什么是变量、什么是列表，所以完全没接触过编程的纯小白建议先补一周左右的入门基础再过来，不然很容易跟不上后面的实操节奏。反过来，如果你已经能熟练用 Pandas 做简单的表格操作，只是想补真实场景下的清洗和特征工程经验，也可以跳过前面的基础模块，直接从数据清洗或特征工程部分开始看。

这门课尤其适合三类人：第一类是刚入行或准备入行的数据分析岗新人，需要快速建立从原始数据到分析结果的完整 workflow；第二类是做运营、产品、风控等岗位，日常需要自己拉数据做分析，但总觉得 Excel 不够用、Python 又学不扎实的人；第三类是准备学机器学习的开发者，想把数据预处理这块的短板补上，避免后面调参调半天，结果问题出在数据上。课程里用到的数据集都来自征信、电商、零售这些真实行业，不是那种构造出来的完美演示数据，所以练完之后对接真实工作不会有太强的割裂感。

建议的学习顺序和重点模块

第一次看的时候，不用按模块顺序死磕，可以根据自己的基础调整节奏。如果基础比较弱，先花两三天把 Python 基础和数据处理工具这两块过一遍，重点抓 NumPy 的数组操作和 Pandas 的 DataFrame 核心操作，比如索引、筛选、分组、合并这几个高频功能，不用死记硬背所有参数，先知道有这么个东西、能解决什么问题就行。然后直接跳到文件交互和数据转换统计模块，跟着案例把 CSV、Excel 等常见格式的读写练熟，再把聚合计算、统计指标、基础可视化这些常用操作跑通，这几块是日常工作里用得最多的，先掌握了就能马上用在自己的工作里。

等前面的基础操作都熟练了，再重点啃数据清洗和特征工程这两个模块，这也是整门课最有价值的部分。数据清洗部分要重点关注缺失值的不同处理策略、异常值的检测方法、数据规整的常用技巧，这些东西没有统一标准答案，全靠场景经验积累，课程里用真实数据集演示的各种踩坑和处理思路，比自己瞎摸索效率高很多。特征工程部分结合了 scikit-learn，要重点理解特征构建、特征选择、特征编码的逻辑，而不是只记调用方法——因为不同业务场景下的特征构造思路完全不一样，懂了底层逻辑才能举一反三。学这两块的时候，一定要边看边动手，别光盯着代码看，自己改改参数、换换数据试试，看看结果有什么变化，印象才会深。

学完能独立完成哪些事

把整门课跟下来并且动手练完的话，你完全可以独立处理大部分常规业务场景的数据需求。比如拿到一份电商的订单和用户数据表，你能自己完成数据读取、格式校验、缺失值和异常值处理、跨表关联、用户分层和消费行为统计，最后输出可视化的分析结果，整个流程不用再到处搜零散代码。再比如风控相关的场景，你能基于原始的用户申请和还款数据，构造出常用的风险特征，为后续的模型训练做好数据准备——这部分能力不管是做数据分析还是做机器学习建模，都是实打实的硬技能。

更重要的是，你会建立起一套处理陌生数据的通用思路：拿到数据先看什么、怎么快速评估数据质量、常见的坑有哪些、不同的问题该用什么工具解决。以后再碰到新的行业、新的数据格式，你不会再慌，知道该从哪里下手排查问题。很多人学数据处理总觉得知识点太散，就是因为没有建立这套框架，而这门课用真实场景把所有知识点串了起来，学完之后你能明显感觉到自己不是在背 API，而是真的会用 Python 解决数据问题。对于想往数据方向深入发展的人来说，这也是从「会写代码」到「会做数据」的关键一步。

资料怎么配合练习效果最好

这门课的资料是跟着模块走的，每个模块都有对应的案例数据和实操代码，千万别只看不动手。正确的做法是，先看一遍对应章节的讲解，理解这个场景要解决什么问题、大概的处理思路是什么，然后关掉视频，自己拿着数据集从头写一遍代码，卡壳了再回去看对应的操作，看完接着写，直到能独立跑出和案例一样的结果。写完之后再回头想想，有没有别的实现方式？如果换一份数据，哪些步骤可以复用，哪些需要调整？这样练一个案例，顶得上看十个案例的效果。

练到后面的模块时，还可以把前面的知识点串起来做综合练习。比如学完数据清洗之后，可以回去把前面统计分析模块用过的数据集，用更规范的清洗流程重新处理一遍，看看统计结果有没有变化；学完特征工程之后，可以自己尝试构造几个课程里没提到的特征，再对比一下不同特征对统计结果的影响。另外，建议准备一个自己的练习笔记本，把常用的操作、踩过的坑、不同场景的处理思路都整理进去，以后工作里碰到类似问题，直接翻自己的笔记就行，比到处搜答案靠谱得多。等整门课练完，你手里攒的不仅是知识点，还有一套可以直接复用的数据处理模板。

课程介绍

一、课程定位与目标

‌核心目标‌：培养学员高效处理多行业真实数据的能力，掌握Python在数据分析与挖掘中的核心应用，解决实际工作中的数据处理瓶颈问题。
‌适用场景‌：适用于征信、电商、零售等行业数据分析场景，为机器学习与深度学习的后续学习奠定数据处理基础。

二、课程体系设计

课程采用‌分层进阶结构‌，共10个模块：

‌Python基础‌：语法与编程逻辑入门。
‌数据处理工具‌：NumPy、Pandas核心操作与数据表处理。
‌文件交互‌：多格式数据（CSV、Excel等）读写技巧。
‌数据转换与统计分析‌：聚合计算、统计指标与可视化输出（如散点图）。
‌数据清洗‌：缺失值处理、异常值检测与数据规整化。
‌特征工程‌：结合scikit-learn进行特征构建与优化。

三、核心特色

‌真实场景驱动‌：全程使用征信、电商、零售等真实行业数据集演练，规避理论脱离实践问题。
‌强实操导向‌：讲师现场演示代码，学员同步操作练习，强调“做中学”模式。
‌案例教学模式‌：通过图表化展示与分步拆解，降低学习门槛，覆盖20+基础案例。

四、师资与资源

‌讲师背景‌：
- ‌Peter‌：资深量化分析师，精通金融风控建模与大数据产品设计，熟悉银行业务与互联网金融场景。

课程目录

/15-065-炼数成金-.Python 数据处理实战：基于真实场景的数据/
│├─00课程导读
│├─第一课
│├─02第二课
│├─03第三课
│├─04第四课
│├─05第五课
│├─06第六课
│├─07第七课
│├─08数据处理第八章
│├─09第九课
│├─10第十章

详细目录

00课程导读/
│├─炼数成金数据处理
│炼数成金数据处理/
││├─第一课
││├─课程前期导读.mp4 34MB
││├─课程导读.pptx 204.9KB
││第一课/
│││├─.ipynb_checkpoints
│││├─数据处理实战第一课 Python基础.pptx 4.6MB
│││.ipynb_checkpoints/
││││├─Python基础之编程基础-checkpoint.ipynb 26.6KB
││││├─Python数据处理实战之第1课-checkpoint.ipynb 30.1KB
02第二课/
│├─2.1 文件读取之csv文件.mp4 71.2MB
│├─2.2 文件读取之json格式.mp4 42.7MB
│├─2.3 指标计算.mp4 77.1MB
│├─2.4 Numpy数据结构和常用方法.mp4 64.1MB
│├─2.5 Numpy常用数据处理函数.mp4 69.6MB
│├─2.6 pandas数据结构.mp4 87.1MB
│├─数据和代码
│├─第二课数据处理之常用工具.pdf 556.9KB
│数据和代码/
││├─EXICR_QUREY_RECORD_INFO_JDTECH1.csv 970.2KB
││├─contest_ext_crd_is_creditcue.csv 2.5MB
││├─sample1.json 852byte
││├─sample2.json 1.8KB
││├─sample3.json 1.7MB
││├─数据处理之常用工具.html 338.3KB
││├─第二章作业.docx 29.3KB
03第三课/
│├─作业.docx 12.4KB
│├─数据和代码
│├─第三课数据处理之文件交互.pdf 431KB
│├─视频
│数据和代码/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─APP.txt 287.7KB
││├─base.csv 30.4MB
││├─creditcue.csv 2.5MB
││├─customer_table.csv 16MB
││├─data.txt 1.1MB
││├─equipment_1.txt 260.1KB
││├─meal_order_detail.xlsx 896.6KB
││├─sales.csv 12.9MB
││├─sample.xlsx 1.5MB
││├─农户户主基本信息全.xls 10.9MB
││├─数据处理之文件交互.html 310.4KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─数据处理之文件交互-checkpoint.ipynb 16.3KB
│视频/
││├─3.1 csv文件读写.mp4 79MB
││├─3.2 Excel文件读写.mp4 90.9MB
││├─3.3 数据库文件读取.mp4 66.3MB
││├─3.4 数据库文件保存.mp4 30.6MB
││├─3.5 txt文件保存.mp4 89.8MB
04第四课/
│├─4.1 数据筛选.mp4 85.4MB
│├─4.2 数据增加和删除.mp4 58.2MB
│├─4.3 数据修改和查找.mp4 77.8MB
│├─4.4 数据整理.mp4 105.6MB
│├─4.5 层次化索引.mp4 47.9MB
│├─作业数据
│├─数据和代码
│├─第四章作业.docx 12.6KB
│├─第四课数据表操作.pdf 499.5KB
│作业数据/
││├─SARS
││├─json数据
││├─人口
││SARS/
│││├─2003-3-17.csv 268byte
│││├─2003-3-18.csv 328byte
│││├─2003-3-19.csv 383byte
│││├─2003-3-20.csv 429byte
│││├─2003-3-21.csv 464byte
│││├─2003-3-22.csv 454byte
│││├─2003-3-24.csv 447byte
│││├─2003-3-25.csv 432byte
│││├─2003-3-26.csv 455byte
│││├─2003-3-27.csv 451byte
│││├─2003-3-28.csv 451byte
│││├─2003-3-29.csv 439byte
│││├─2003-3-31.csv 439byte
│││├─2003-4-1.csv 475byte
│││├─2003-4-2.csv 490byte
│││├─2003-4-3.csv 491byte
│││├─2003-4-4.csv 508byte
│││├─2003-4-5.csv 514byte
│││├─2003-4-7.csv 497byte
│││├─2003-4-8.csv 499byte
│││├─2003-4-9.csv 480byte
││json数据/
│││├─464153902892191744
│││├─464179736944316416
│││├─491417952747261952
│││464153902892191744/
││││├─45eb666686434997855814f704fa131e.txt 1011byte
││││├─5dcf56ac5b4445aca5de0f6a0bde0f1b.txt 208.5KB
││││├─7f3ac057ef9c408abab4cbfe9017ef6a.txt 1.1MB
││││├─8c62b1ceb2054645848d8c206587ac5f.txt 208byte
││││├─edd185e410a4435591ed89bf4ac70a49.txt 19.3KB
│││464179736944316416/
││││├─8b6a42d3f0af4b00bf1805ee1e61d5da.txt 13.4KB
│││491417952747261952/
││││├─01d33ed755ff4dc2973d730c1e37b8e9.txt 19.3KB
││││├─cf1f27d4ba4a43dcb0486b0f8d6e1476.txt 23.9KB
││││├─fb64993319914252a5ec99012c287ba0.txt 208.5KB
││人口/
│││├─乡村人口(万人).csv 2.6KB
│││├─城镇人口(万人).csv 2.6KB
│││├─年末常住人口(万人).csv 3.2KB
│数据和代码/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─csse_covid_19_daily_reports
││├─loan_details.csv 30.3MB
││├─time_series_19-covid-Confirmed.csv 9.1KB
││├─time_series_19-covid-Deaths.csv 7.6KB
││├─time_series_19-covid-Recovered.csv 8.1KB
││├─数据处理之数据表操作.html 326.6KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─数据准备-checkpoint.ipynb 30.1KB
│││├─数据处理之数据表操作-checkpoint.ipynb 18.9KB
││csse_covid_19_daily_reports/
│││├─01-22-2020.csv 1.6KB
│││├─01-23-2020.csv 1.8KB
│││├─01-24-2020.csv 1.7KB
│││├─01-25-2020.csv 1.7KB
│││├─01-26-2020.csv 1.9KB
│││├─01-27-2020.csv 2KB
│││├─01-28-2020.csv 2.1KB
│││├─01-29-2020.csv 2.1KB
│││├─01-30-2020.csv 2.3KB
│││├─01-31-2020.csv 2.5KB
│││├─02-01-2020.csv 2.7KB
│││├─02-02-2020.csv 3.1KB
│││├─02-03-2020.csv 3.1KB
│││├─02-04-2020.csv 3.2KB
│││├─02-05-2020.csv 3.3KB
│││├─02-06-2020.csv 3.3KB
│││├─02-07-2020.csv 3.3KB
│││├─02-08-2020.csv 3.3KB
│││├─02-09-2020.csv 3.3KB
│││├─02-10-2020.csv 3.4KB
│││├─02-11-2020.csv 3.4KB
│││├─02-12-2020.csv 3.4KB
│││├─02-13-2020.csv 3.5KB
│││├─02-14-2020.csv 3.4KB
│││├─02-15-2020.csv 3.4KB
│││├─02-16-2020.csv 3.4KB
│││├─02-17-2020.csv 3.5KB
│││├─02-18-2020.csv 3.5KB
│││├─02-19-2020.csv 3.5KB
│││├─02-20-2020.csv 3.5KB
05第五课/
│├─5.1 日期型数据处理.mp4 69.5MB
│├─5.2 字符串数据处理.mp4 67.1MB
│├─5.3 高阶函数运用上.mp4 86.9MB
│├─5.4 高阶函数运用下.mp4 80.1MB
│├─5.5 简单函数数据变换.mp4 49.9MB
│├─5.6 数据标准化.mp4 65.9MB
│├─数据和代码
│├─第五章作业.docx 12.5KB
│├─第五课数据转换.pdf 428.7KB
│数据和代码/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─MotorcycleData.csv 1.3MB
││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
││├─城投承销总榜.xlsx 5.8MB
││├─客户流失数据字段.docx 1.1MB
││├─数据处理之数据转换.ipynb 18.4KB
││├─朝阳医院2018年销售数据.xlsx 256.6KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─数据处理之数据转换-checkpoint.ipynb 17.3KB
│││├─数据清洗实战-checkpoint.ipynb 19.5KB
06第六课/
│├─6.1 数据基本运算.mp4 83.9MB
│├─6.2 数据分组计算.mp4 86.6MB
│├─6.3 聚合函数agg使用.mp4 48.1MB
│├─6.4 apply函数使用.mp4 70.7MB
│├─6.5 透视图和交叉表.mp4 75.6MB
│├─作业
│├─前三章作业答案
│├─数据和代码
│├─第六课数据统计分析和计算.pdf 497.4KB
│作业/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─data.xlsx 9KB
││├─results.xlsx 22.8KB
││├─第六章作业.docx 27.5KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─第六章作业-checkpoint.ipynb 4.3KB
│前三章作业答案/
││├─作业说明.txt 50byte
││├─第一章答案.py 871byte
││├─第三章作业答案.py 1.3KB
││├─第二章.py 1.6KB
│数据和代码/
││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
││├─contest_ext.csv 46.5MB
││├─客户流失数据字段.docx 1.1MB
││├─数据处理之统计分析与计算.html 312.2KB
07第七课/
│├─7.1 时间序列数据.mp4 75.6MB
│├─7.2 数据抽样.mp4 56.7MB
│├─7.3 移动窗口相关函数.mp4 87.3MB
│├─7.4 数据形状重塑列转行.mp4 58.8MB
│├─7.5 数据形状重塑行转列.mp4 44.1MB
│├─作业
│├─数据和代码
│├─第七课数据其他相关操作.pdf 507.4KB
│作业/
││├─Industry_GDP.xlsx 10.5KB
││├─Prod_Trade.xlsx 558KB
││├─zhj_user_app_info.csv 31.1MB
││├─国民经济核算季度数据.xlsx 12.4KB
││├─第七章作业.docx 92.6KB
│数据和代码/
││├─Master_Loan_Summary.csv 446.9MB
││├─hs_300.xlsx 76.1KB
││├─loan details.csv 30.3MB
││├─pew.csv 392byte
││├─sales_details.csv 57.4MB
││├─数据处理之数据其他操作.html 319.3KB
08数据处理第八章/
│├─第八章
│├─第八章.rar 148.1MB
│第八章/
││├─8.1 折线图.mp4 64.2MB
││├─8.2 为图表添加元素.mp4 61.1MB
││├─8.3 柱状图和直方图.mp4 47.3MB
││├─8.4 饼图和箱线图.mp4 80.6MB
││├─8.5 散点图.mp4 45.6MB
││├─作业
││├─数据和代码
││├─第八课常用统计图形输出.pdf 882.5KB
││├─第四章到第六章作业答案
││作业/
│││├─Titanic.csv 59.8KB
│││├─air_data.csv 13.6MB
│││├─第八章作业.docx 13.5KB
││数据和代码/
│││├─.ipynb_checkpoints
│││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
│││├─常用统计图形输出.html 308.5KB
│││├─绘图选项.docx 18.6KB
│││.ipynb_checkpoints/
││││├─Matplotlib绘图-checkpoint.ipynb 25.5KB
││││├─常用统计图形输出-checkpoint.ipynb 12.6KB
││第四章到第六章作业答案/
│││├─作业答案.py 2.1KB
│││├─第五章作业答案.py 1.8KB
│││├─第六章作业.html 281.7KB
09第九课/
│├─9.1 重复值处理.mp4 57.4MB
│├─9.2 缺失值处理.mp4 67.1MB
│├─9.3 异常值判断.mp4 61MB
│├─9.4 异常值处理.mp4 41.6MB
│├─9.5 数据分箱处理.mp4 68.5MB
│├─9.6 数据分箱操作.mp4 67.1MB
│├─作业
│├─数据和代码
│├─第九课数据清洗.pdf 629.5KB
│作业/
││├─Titanic.csv 59.8KB
││├─第九章作业.docx 12.4KB
│数据和代码/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─air_data.csv 13.6MB
││├─customer.csv 16MB
││├─第九章数据清洗.html 324.2KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─第九章数据清洗-checkpoint.ipynb 18.8KB
10第十章/
│├─10.1 字段扩充上.mp4 76.9MB
│├─10.1 字段扩充下.mp4 79.6MB
│├─10.2 属性规约.mp4 41.6MB
│├─10.3 数据量纲级处理.mp4 58.3MB
│├─10.4 数据缺失填补上.mp4 74.2MB
│├─10.4 数据缺失填补下.mp4 65.6MB
│├─10.5 哑变量处理.mp4 74.6MB
│├─作业和数据
│├─数据和代码
│├─第七章到第八章答案
│├─第十课特征工程之scikit-learn.pdf 652.9KB
│├─第十课.rar 229.5MB
│作业和数据/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─PPD_LogInfo_3_1_Training_Set.csv 17.2MB
││├─Titanic.csv 59.8KB
││├─air_data.csv 13.6MB
││├─loan details.csv 30.3MB
││├─第十章.docx 13.5KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─第十章作业-checkpoint.ipynb 8.9KB
│数据和代码/
││├─.ipynb_checkpoints
││├─PPD_LogInfo_3_1_Training_Set.csv 18.1MB
││├─basic_info.csv 1.5MB
││├─churn_analysis_raw.csv 5.9MB
││├─train.csv 37.1KB
││├─客户流失数据字段.docx 1.1MB
││├─第十章特征工程之scikit-learn.html 331KB
││.ipynb_checkpoints/
│││├─电商交易数据分析-checkpoint.ipynb 229.3KB
│││├─第十章特征工程之scikit-learn-checkpoint.ipynb 20.8KB
│第七章到第八章答案/
││├─第七章作业答案.html 285KB
││├─第八章作业.html 294KB
第一课/
│├─1.1 数据类型.mp4 68.8MB
│├─1.2 列表.mp4 52.9MB
│├─1.3 字典.mp4 54.2MB
│├─1.4 集合和条件语句.mp4 61MB
│├─1.5 循环语句上.mp4 50.1MB
│├─1.6 循环语句下.mp4 33.2MB
│├─1.7 函数编写上.mp4 52.8MB
│├─1.8 函数编写下.mp4 45.1MB
│├─Python数据处理实战之第1课.html 346.2KB
│├─Python数据处理实战之第1课.ipynb 26.5KB
│├─数据处理实战第一课 Python基础.pdf 1.1MB
│├─第一章作业.docx 13.4KB