炼数成金Python 数据处理实战：基于真实场景的数据
炼数成金Python 数据处理实战：基于真实场景的数据
├──第二课
| ├──数据和代码
| | ├──contest_ext_crd_is_creditcue .csv2.47M
| | ├──EXICR_QUREY_RECORD_INFO_JDTECH1 .csv970.18kb
| | ├──sample1 .json0.83kb
| | ├──sample2 .json1.78kb
| | ├──sample3 .json1.71M
| | ├──第二章作业 .docx29.34kb
| | └──数据处理之常用工具 .html338.32kb
| ├──2.1 文件读取之csv文件 .mp471.15M
| ├──2.2 文件读取之json格式 .mp442.66M
| ├──2.3 指标计算 .mp477.08M
| ├──2.4 Numpy数据结构和常用方法 .mp464.09M
| ├──2.5 Numpy常用数据处理函数 .mp469.56M
| ├──2.6 pandas数据结构 .mp487.12M
| └──第二课 数据处理之常用工具 .pdf556.91kb
├──第九课
| ├──数据和代码
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──air_data .csv13.56M
| | ├──customer .csv15.96M
| | └──第九章数据清洗 .html324.24kb
| ├──作业
| | ├──Titanic .csv59.76kb
| | └──第九章作业 .docx12.44kb
| ├──9.1 重复值处理 .mp457.45M
| ├──9.2 缺失值处理 .mp467.13M
| ├──9.3 异常值判断 .mp461.01M
| ├──9.4 异常值处理 .mp441.56M
| ├──9.5 数据分箱处理 .mp468.55M
| ├──9.6 数据分箱操作 .mp467.06M
| └──第九课 数据清洗 .pdf629.51kb
├──第六课
| ├──前三章作业答案
| | ├──第二章 .py1.58kb
| | ├──第三章作业答案 .py1.26kb
| | ├──第一章答案 .py0.85kb
| | └──作业说明 .txt0.05kb
| ├──数据和代码
| | ├──churn_analysis_raw .csv5.90M
| | ├──contest_ext .csv46.46M
| | ├──客户流失数据字段 .docx1.07M
| | └──数据处理之统计分析与计算 .html312.21kb
| ├──作业
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──data .xlsx9.00kb
| | ├──results .xlsx22.78kb
| | └──第六章作业 .docx27.53kb
| ├──6.1 数据基本运算 .mp483.86M
| ├──6.2 数据分组计算 .mp486.64M
| ├──6.3 聚合函数agg使用 .mp448.06M
| ├──6.4 apply函数使用 .mp470.71M
| ├──6.5 透视图和交叉表 .mp475.65M
| └──第六课 数据统计分析和计算 .pdf497.35kb
├──第七课
| ├──数据和代码
| | ├──hs_300 .xlsx76.14kb
| | ├──loan details .csv30.28M
| | ├──Master_Loan_Summary .csv446.90M
| | ├──pew .csv0.38kb
| | ├──sales_details .csv57.44M
| | └──数据处理之数据其他操作 .html319.31kb
| ├──作业
| | ├──Industry_GDP .xlsx10.46kb
| | ├──Prod_Trade .xlsx557.96kb
| | ├──zhj_user_app_info .csv31.13M
| | ├──第七章作业 .docx92.63kb
| | └──国民经济核算季度数据 .xlsx12.44kb
| ├──7.1 时间序列数据 .mp475.59M
| ├──7.2 数据抽样 .mp456.75M
| ├──7.3 移动窗口相关函数 .mp487.35M
| ├──7.4 数据形状重塑列转行 .mp458.80M
| ├──7.5 数据形状重塑行转列 .mp444.11M
| └──第七课 数据其他相关操作 .pdf507.40kb
├──第三课
| ├──视频
| | ├──3.1 csv文件读写 .mp478.99M
| | ├──3.2 Excel文件读写 .mp490.90M
| | ├──3.3 数据库文件读取 .mp466.28M
| | ├──3.4 数据库文件保存 .mp430.57M
| | └──3.5 txt文件保存 .mp489.80M
| ├──数据和代码
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──APP .txt287.70kb
| | ├──base .csv30.42M
| | ├──creditcue .csv2.47M
| | ├──customer_table .csv15.96M
| | ├──data .txt1.12M
| | ├──equipment_1 .txt260.13kb
| | ├──meal_order_detail .xlsx896.60kb
| | ├──sales .csv12.91M
| | ├──sample .xlsx1.54M
| | ├──农户户主基本信息全 .xls10.88M
| | └──数据处理之文件交互 .html310.43kb
| ├──第三课 数据处理之文件交互 .pdf431.02kb
| └──作业 .docx12.44kb
├──第十章
| ├──第七章到第八章答案
| | ├──第八章作业 .html294.04kb
| | └──第七章作业答案 .html285.00kb
| ├──数据和代码
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──basic_info .csv1.52M
| | ├──churn_analysis_raw .csv5.90M
| | ├──PPD_LogInfo_3_1_Training_Set .csv18.08M
| | ├──train .csv37.12kb
| | ├──第十章特征工程之scikit-learn .html331.05kb
| | └──客户流失数据字段 .docx1.07M
| ├──作业和数据
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──air_data .csv13.56M
| | ├──loan details .csv30.28M
| | ├──PPD_LogInfo_3_1_Training_Set .csv17.15M
| | ├──Titanic .csv59.76kb
| | └──第十章 .docx13.46kb
| ├──10.1 字段扩充上 .mp476.88M
| ├──10.1 字段扩充下 .mp479.65M
| ├──10.2 属性规约 .mp441.62M
| ├──10.3 数据量纲级处理 .mp458.32M
| ├──10.4 数据缺失填补上 .mp474.16M
| ├──10.4 数据缺失填补下 .mp465.64M
| ├──10.5 哑变量处理 .mp474.57M
| ├──第十课 特征工程之scikit-learn .pdf652.90kb
| └──第十课 .rar229.54M
├──第四课
| ├──数据和代码
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──csse_covid_19_daily_reports
| | ├──loan_details .csv30.28M
| | ├──time_series_19-covid-Confirmed .csv9.09kb
| | ├──time_series_19-covid-Deaths .csv7.57kb
| | ├──time_series_19-covid-Recovered .csv8.15kb
| | └──数据处理之数据表操作 .html326.56kb
| ├──作业数据
| | ├──json数据
| | ├──SARS
| | └──人口
| ├──4.1 数据筛选 .mp485.45M
| ├──4.2 数据增加和删除 .mp458.23M
| ├──4.3 数据修改和查找 .mp477.83M
| ├──4.4 数据整理 .mp4105.58M
| ├──4.5 层次化索引 .mp447.93M
| ├──第四课 数据表操作 .pdf499.54kb
| └──第四章作业 .docx12.62kb
├──第五课
| ├──数据和代码
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──churn_analysis_raw .csv5.90M
| | ├──MotorcycleData .csv1.35M
| | ├──朝阳医院2018年销售数据 .xlsx256.62kb
| | ├──城投承销总榜 .xlsx5.80M
| | ├──客户流失数据字段 .docx1.07M
| | └──数据处理之数据转换 .ipynb18.38kb
| ├──5.1 日期型数据处理 .mp469.48M
| ├──5.2 字符串数据处理 .mp467.10M
| ├──5.3 高阶函数运用上 .mp486.91M
| ├──5.4 高阶函数运用下 .mp480.07M
| ├──5.5 简单函数数据变换 .mp449.94M
| ├──5.6 数据标准化 .mp465.91M
| ├──第五课 数据转换 .pdf428.73kb
| └──第五章作业 .docx12.50kb
├──第一课
| ├──1.1 数据类型 .mp468.75M
| ├──1.2 列表 .mp452.93M
| ├──1.3 字典 .mp454.16M
| ├──1.4 集合和条件语句 .mp461.05M
| ├──1.5 循环语句上 .mp450.06M
| ├──1.6 循环语句下 .mp433.23M
| ├──1.7 函数编写上 .mp452.76M
| ├──1.8 函数编写下 .mp445.14M
| ├──Python数据处理实战之第1课 .html346.18kb
| ├──Python数据处理实战之第1课 .ipynb26.53kb
| ├──第一章作业 .docx13.39kb
| └──数据处理实战第一课 Python基础 .pdf1.07M
├──课程导读
| └──炼数成金数据处理
| | ├──第一课
| | ├──课程导读 .pptx204.94kb
| | └──课程前期导读 .mp433.96M
└──数据处理第八章
| ├──第八章
| | ├──第四章到第六章作业答案
| | ├──数据和代码
| | ├──作业
| | ├──8.1 折线图 .mp464.18M
| | ├──8.2 为图表添加元素 .mp461.08M
| | ├──8.3 柱状图和直方图 .mp447.31M
| | ├──8.4 饼图和箱线图 .mp480.61M
| | ├──8.5 散点图 .mp445.64M
| | └──第八课 常用统计图形输出 .pdf882.50kb
| └──第八章 .rar148.05M
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