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Python数据分析与应用
第61任务: 6.1.4 利用转化器进行数据转化操作
查看课程
任务列表
第1任务: 1.1认识数据分析
第2任务: 1.2熟悉Python数据分析的工具
第3任务: 1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook
第4任务: 1.4 掌握jupyter notebook常用功能
第5任务: 2.1.1Numpy简介
第6任务: 2.1.2 数组创建及基础属性
第7任务: 2.1.3 初识数组的特点
第8任务: 2.1.4 创建常用数组
第9任务: 2.1.5 数组数据类型
第10任务: 2.1.6 生成随机数
第11任务: 2.1.7 一维数组的索引
第12任务: 2.1.8 逻辑型索引
第13任务: 2.1.9 多维数组的索引
第14任务: 2.1.10 求解距离矩阵
第15任务: 2.1.11 变化数组shape
第16任务: 2.2.1 Numpy矩阵介绍
第17任务: 2.2.2 Numpy通用函数介绍
第18任务: 2.2.3 通用函数的广播机制
第19任务: 2.3.1 Numpy读写二进制文件
第20任务: 2.3.2 Numpy读写txt文件
第21任务: 2.3.3 利用Numpy对数据进行简单统计分析
第22任务: 3.1.1 Matplotlib介绍
第23任务: 3.1.2 基础图形绘制
第24任务: 3.1.3 常用参数设置
第25任务: 3.2.1 绘制散点图
第26任务: 3.2.2 散点图参数设置
第27任务: 3.2.3 绘制折线图
第28任务: 3.2.4 绘制柱状图
第29任务: 3.2.5 绘制饼图
第30任务: 3.2.6 绘制箱线图
第31任务: 4.1 Pandas简介
第32任务: 4.2.1 Pandas读取文本数据
第33任务: 4.2.2 存储数据框
第34任务: 4.2.3 Pandas读取excel文件
第35任务: 4.2.4 将数据框存储为excel文件
第36任务: 4.3.1 构建数据框
第37任务: 4.3.2 查看数据框的常用属性
第38任务: 4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素
第39任务: 4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素
第40任务: 4.3.5 修改数据框中的元素
第41任务: 4.3.6 删除数据框中的元素
第42任务: 4.3.7 描述分析数据框中的元素
第43任务: 4.4.1 转换成时间类型数据
第44任务: 4.4.2 时间类型数据的常用操作
第45任务: 4.5.1 groupby分组操作
第46任务: 4.5.2 agg聚合操作
第47任务: 4.6.1 生成透视表
第48任务: 4.6.2 生成交叉表
第49任务: 5.1.1 表堆叠
第50任务: 5.1.2 主键合并
第51任务: 5.1.3 重叠合并
第52任务: 5.2.1 检测与处理重复值
第53任务: 5.2.2 检测与处理缺失值
第54任务: 5.2.3 检测与处理异常值
第55任务: 5.3 标准化数据
第56任务: 5.4.1 哑变量处理
第57任务: 5.4.2 离散化连续型数据
第58任务: 6.1.1Scikit-Learn简介
第59任务: 6.1.2 获取及认识datasets中的数据
第60任务: 6.1.3 将数据集划分为训练集和测试集
第61任务: 6.1.4 利用转化器进行数据转化操作
第62任务: 6.2 构建并评价聚类模型
第63任务: 6.3 构建并评价分类模型
第64任务: 6.4.1 构建回归模型
第65任务: 6.4.2 评价回归模型
第66任务: 课程配套数据、代码及PPT
学
习
中
心
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