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大数据清洗与存储
简介
查看课程
任务列表
第1任务: 【下载】大数据清洗与存储-题目&数据
第2任务: 【云环境】大数据清洗与存储
第3任务: 认识数据分析
第4任务: 熟悉Python数据分析的工具
第5任务: 安装anaconda与启动jupyter notebook
第6任务: 掌握jupyter notebook常用功能
第7任务: Numpy简介
第8任务: 数组创建及基础属性
第9任务: 初识数组的特点
第10任务: 创建常用数组
第11任务: 数组数据类型
第12任务: 生成随机数
第13任务: 一维数组的索引
第14任务: 逻辑型索引
第15任务: 多维数组的索引
第16任务: 求解距离矩阵
第17任务: 变化数组shape
第18任务: Numpy矩阵介绍
第19任务: Numpy通用函数介绍
第20任务: 通用函数的广播机制
第21任务: Numpy读写二进制文件
第22任务: Numpy读写txt文件
第23任务: 利用Numpy对数据进行简单统计分析
第24任务: Pandas简介
第25任务: Pandas读取文本数据
第26任务: 存储数据框
第27任务: Pandas读取excel文件
第28任务: 将数据框存储为excel文件
第29任务: 构建数据框
第30任务: 查看数据框的常用属性
第31任务: 按行列顺序访问数据框中的元素
第32任务: 按行列名称访问数据框中的元素
第33任务: 修改数据框中的元素
第34任务: 删除数据框中的元素
第35任务: 描述分析数据框中的元素
第36任务: 转换成时间类型数据
第37任务: 时间类型数据的常用操作
第38任务: groupby分组操作
第39任务: agg聚合操作
第40任务: 生成透视表
第41任务: 生成交叉表
第42任务: 表堆叠
第43任务: 主键合并
第44任务: 重叠合并
第45任务: 检测与处理重复值
第46任务: 检测与处理缺失值
第47任务: 检测与处理异常值
第48任务: 标准化数据
第49任务: 哑变量处理
第50任务: 离散化连续型数据
第51任务: 【下载】大数据清洗与存储--配套资料
第52任务: 【下载】大数据清洗与存储-答案
学
习
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张老师
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