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大数据清洗与存储
第35任务： 描述分析数据框中的元素
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
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张老师
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