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课程介绍：4 j4 F3 m9 b3 a3 |
5 A0 @8 B- D( R! h7 E0 k4 n& s! Z
今天我们介绍两个科学运算当中最为重要的两个模块，一个是 numpy,一个是 pandas。任何关于数据分析的模块都少不了它们两个。
- l8 O+ J, p* K+ m( g! P2 |) @9 a- {* S; G1 \8 L/ `
特点介绍：
: \; ? s# g6 W, Y4 \
" H- y, f- x+ F, e$ W运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。
1 e, _6 s2 A! x8 u% q9 n9 u6 T消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多- x6 [" y7 `, X; h1 J$ A
6 i4 N# U8 d0 }
课程目录：; H& L! X5 M! c( I# d5 {
; x L( b9 [' t3 j% d* G$ w: y! ~# C一、Numpy/ Pandas 简介 h4 [4 @* W! W" X, }
/ F7 u! C! v: z* ~1.1 什么是 Numpy & Pandas?% p5 u" ]8 Q' ~4 ?- \
1.2 Numpy 和 Pandas 安装/ H2 E0 C9 X, {. [9 \! k
二、Numpy 学习
/ j; `( a0 k2 M. K2.1 Numpy 属性1 e7 Q6 Y5 n- F: I" M' _( U/ ~
2.2 Numpy 的创建 array
' Q$ X0 m; H: K/ z0 M2.3 Numpy 基础运算19 G3 ?1 c- B+ c+ c3 g% L& Y
2.4 Numpy 基础运算2
6 E# Q# P" d8 w3 W% x2.5 Numpy 索引
; n# u5 j9 k0 ^2.6 Numpy array 合并$ x1 ]( Q S1 L0 j
2.7 Numpy array 分割
" f1 D( _0 |6 ]+ ]. X% F% T( R* Y# N2.8 Numpy copy & deep copy
* |& @) ~) @1 i) a% q三、Pandas 学习
0 o1 H5 v. c) e r3 g3.1 Pandas 基本介绍
1 r- T& B- S2 `8 N: e3.2 Pandas 选择数据& E, W! |: L6 C4 z+ _
3.3 Pandas 设置值
) V, A3 P, C. J% y3.4 Pandas 处理丢失数据
8 V) x" n* l% S" I3.5 Pandas 导入导出" J! ]! ]1 m" w
3.6 Pandas 合并 concat
+ R* \" h" X( m3 t3.7 Pandas 合并 merge
z. D0 J3 r$ `( j3 R. u: f) @. h% k1 p3.8 Pandas plot 出图! F6 ]# u- J: x9 W& ~
四、附加内容8 V+ s, t6 T$ r7 s- o9 o
4.1 为什么用 Numpy 还是慢, 你用对了吗?) D& f" A6 ~0 E
/ K1 G+ O, `# R# a3 V% H) a5 u) a
j$ p# p7 t* ]7 x. V8 z5 W) E1 o" b6 R; o6 k) A; Q
4 U3 U0 G& K2 G q, z
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见; }0 W" \( j" N/ `# j) _$ k5 C
" {: W. i' T6 d" s7 w; \$ q l! N% X
* _0 U( V9 y! p! R9 B( I; U4 b; U( x1 g$ ^
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发表于 2022-6-8 01:27:01
