清华学霸尹成Python数据分析教程

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课程目录
: k* u& J% ?( G6 p+ _& \8 n# K; o│
! v) y) H1 N8 k7 }" m$ e├─Python数据分析海量数据营销day1
. u6 G9 ~6 Y( M│      10CSDN数据一步提取.mp4
│      11数据提取.mp4
│      12wxpython提取工具界面设计.mp4
( N4 f; ]% l) Y4 A│      14QT作业简介.mp4
│      15作业.wmv
│      1目标生成密码字典.mp4
- k2 h" b8 W& {( Q! M! w│      2排列与组合的计算.mp4
3 d7 t% G) N0 ?" V7 p6 W4 Z│      3密码字典生成.mp4
│      4密码生成器.mp4
, M, ?' s4 m! F, q* b│      5密码提取.mp4
6 B4 r! P; K1 _( i: \* S│      6密码排序.mp4
│      7密码统计次数逻辑.mp4
  B. ]% s/ _! I/ g; \( J2 O│      8密码次数统计.mp4
! c; w7 Z! l# s$ k" z( B│      9密码提取成功.mp4
│      dataCompany.zip
# R+ V& {& y! e1 d& r+ }│      password.zip
& F# P0 [* i+ Q# q, l4 ^│      作业.png
│      数据提取.png
' c1 s: z0 ?. o0 G5 j│      记录.txt
│
) f2 j: B: H2 Z6 a) d( p├─Python数据分析海量数据营销day10
( C6 V6 Z' e9 J, \1 K6 l6 C│      1numpy矩阵.mp4
│      2numpy线性代数.mp4
│      3numpy绘制函数曲线.mp4
" I; y& B+ \' B* w# d' S. l: C│      4numpy高级绘图.mp4
│      5numpy序列化.mp4
6 a0 H5 z& Y( }1 x" D  Q" _% P│      6未来岗位.mp4
│      7numPy小结.mp4
: N5 T" b* O4 z│      code.zip
( Q, V! M1 G& J+ w) ^3 X$ v4 i│      numpy实战.zip
│      就业.txt
│
├─Python数据分析海量数据营销day11
│      1pandas用于分析数据.mp4
( z/ W% V: s! m, Q( M. |│      2pandas操作数据行与列.mp4
│      3pandas结合tushare选择行与列.mp4
: `8 i( l2 F& K/ a1 c│      4pandas选择多列与计次.mp4
. z% y& O4 Y8 O% V' W6 g│      5pandas对比数据框架索引.mp4
│      6panda类型Series.mp4
: Z2 z0 C, u3 c( f: ?7 e9 j│      7pandas实战dataframe.mp4
5 G3 Z/ |0 g5 B│      8pandasDataFrame与Series计算.mp4
$ ?/ f" c! l+ v# u* g6 E7 @% ~9 K│      9上午小结.mp4
│      code.zip
│      nasa.txt
' k" C) y( H) g/ T  _* [4 g│      pandas-official-tut-zh-master.zip
" x" q$ g+ }5 k6 i5 A$ F│      state-abbrevs.csv
- b( y% k# b; v2 Q│
6 b' |: b- {) D0 B* C5 ?1 L├─Python数据分析海量数据营销day12
3 |( P) O2 T; d  Y│      10pandas多层索引.索引与切片.mp4
! c7 }1 c: [1 F3 V  E& d9 i│      11pandas多层索引的聚合与统计.mp4
│      12作业.mp4
│      1pandas.DataFrame实战复习.mp4
* r3 ~2 T$ t$ W" J│      2pandas.Series实战复习.mp4
+ _/ U1 S( m( S, l│      3pandas处理txt.csv.xls.json数据.mp4
# k# x1 Q- M& Q3 ]│      4pandas处理mysql数据库.mp4
) M. B8 [" g2 m6 `( A/ E% V3 Y/ m│      5.None与np.nan用于数据缺失.mp4
. B! H$ b0 m- z) e: J* U│      6pandas处理缺失数据.mp4
( e" a" G! \7 i* }- y  P- C5 Y3 ~4 M│      7pandas_nasa数据实战1.mp4
0 V. D& j8 i, r7 I) [│      8pandas_nasa数据实战2.mp4
1 i. a5 u- m7 v  J& \│      9pandas处理数据的多层索引.mp4
. B/ j' }* y$ H- a* G│      baidu.csv
│      baidu.xls
│      code.zip
│      nasa.txt
│      nasa1.txt
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
- f+ c5 `% j  Y; x) b; v│      state-abbrevs.csv
│      作业.txt
6 D0 @" w6 ~: n4 V│      嵌套索引.png
│      数学极限.png
│
├─Python数据分析海量数据营销day13
& O  d# b; U, I" m│      10美国数据计算分析密度.mp4
, ~' ?8 [. e2 U5 {│      11pandas与NumPy计算对比.mp4
│      1pandas数据的拼接.mp4
│      2pandas股票数据拼接.mp4
│      3pandas不匹配数据的拼接.mp4
│      4pandas数据归并.mp4
6 F* b, f# W* l' R0 D* o) o  J  T* R! i│      5pandas股票数据归并.mp4
│      6pandas左右归并.mp4
/ S% @, B' k% _1 [( D│      7pandas内归并与外归并.mp4
- T# G5 I* ?  M2 T' O' m│      8pandas列冲突.mp4
1 |: E6 t7 f" p9 K: h% I. g│      9美国数据预处理清洗缺失.mp4
│      code.zip
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
3 C1 n8 x/ e- n& s& P! F6 L% T│      state-abbrevs.csv
│      state-areas.csv
│      state-population.csv
│
; \- Q& b9 w' |2 R' F├─Python数据分析海量数据营销day14
6 N! ^, r1 j& J4 P3 m│      10作业.mp4
& d, u$ `# \1 Y# [1 w│      1pandas处理数据归并关系一对一一对多多对多.mp4
│      2pandas替换index新建序列删除重复数据替换.mp4
│      3pandas与numpy协同处理数据.mp4
+ @" h$ U  e1 K- ~│      4pandas_take随机抽样排序.mp4
│      5pandas聚合操作.mp4
0 X% }9 Q( N5 B│      6pandas自定义聚合计算.mp4
: b& e1 Z- w( }, \│      7处理股票数据绘制股价走势图.mp4
# p: V: P/ K/ N' K) \; L" I│      8金融数据简单绘图.mp4
│      9统计方法.mp4
! _4 v! m  b, Z& X│      code.zip
0 ]/ K0 ?0 y4 |- S, F$ d% f+ T* ~' g│      EM算法.png
" W$ N4 d4 X# v: q( p│      numpy攻略：python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf
│      pandas开房.zip
) |2 B, |/ x2 f4 Y8 _│      Python数据分析与挖掘实战.pdf
& v2 ~1 }# i3 T* X: _5 P" N│      Python科学计算(scipy).pdf
│      stock2015-2016.csv
  s. I+ i  @6 [( @3 l: ]' G3 P3 Y; O│      作业.txt
. u! Z- d1 g5 b! K│      决策树.png
3 L2 C/ I* |. p* {) d│      向量机.png
- J+ j7 t, k1 U7 i│      常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
│      感知机.png
│      提升算法.png
2 w+ n1 n- j8 K. f" w! p│      数据分析：1a0a8b6a0001460bce.zip
# n1 @' |. C2 @│      数据挖掘：19a4ba7f0006e20bce.zip
│      无向图.png
│      统计学习方法课件.zip
│      贝叶斯.png
/ }- V+ E' N$ F3 L9 m6 @. D│      近邻.png
$ p4 r( V6 u) ?│      量化投资--程序化交易及高频交易.pdf
│      量化投资.pptx
│      隐马尔科夫算法.png
/ _1 A. \, q+ M3 a$ f' }- z4 q│      高频交易、算法交易、量化交易的服务器硬件完美配置方案.pdf
/ S6 u6 G- ?; F- x( q; b# u4 M│
├─Python数据分析海量数据营销day15
│      10matplotlib子图.mp4
│      11matplotlib收尾.mp4
8 s; f/ d) r5 H. J( ]. H% R: \│      12作业.mp4
│      1pandas回顾.mp4
│      2matplotlib简单绘图.mp4
" [. y- \  _+ d3 P+ g9 c1 N│      3numpy整合matplotlib绘图.mp4
$ `3 _. w  F" `  k. q│      4.dangdang.ipynb
│      4numy.pandas.matplotlib绘图.mp4
│      5数据工程师必备DataView.mp4
( y* o( y- B; p5 g) @& K' o& l│      6解决中文乱码.mp4
│      7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
1 i& j6 j/ k0 P1 _9 R│      8matplotlib简单绘图载入数据.mp4
  b  J* L' S: z& ~& e5 L│      9matplot样式简介.mp4
│      data1stock.zip
! x+ A" o2 J. I' j8 \2 W│      data2user.zip
. e6 `& b4 ~( i│      DataView.zip
│      DataViewProject.zip
9 _' T6 w- z4 M' U- h$ o  ^# `│      pandas.zip
│      py-ds-intro-tut-zh-master.zip
│      作业.txt
- n* O8 G, K+ c6 _) w8 p7 v! D: f│      股票.ipynb
  D, P4 D9 A3 M. g, ^4 n│
├─Python数据分析海量数据营销day2
" D$ H! Z/ x& m- J9 ^$ P' S: a( z│      10二分查找提高速度.mp4
0 a& p3 {3 H0 j5 A2 v# Q│      11拉格狼日查找.mp4
│      12文件排序.mp4
# S8 _4 z* _4 j4 V│      13内存索引随机访问.mp4
│      14内存索引二分查找数据.mp4
7 p$ w/ K0 T2 R8 H* @5 @7 V2 P/ N│      1时间装饰器.mp4
( i. F( ?( Z. K- \' N, K│      2类装饰器.mp4
( S. I2 p" X1 X( V( D│      3硬盘检索时间装饰器.mp4
, Z, }7 p) {& {) P7 u# u│      4内存检索装饰器.mp4
2 P1 ]) c1 H- T- {5 j│      5装饰器.mp4
4 n% @" n! a3 j0 i1 x6 d7 F│      6装饰器的调用版.mp4
% D& W7 k- j, _- w1 d: I│      7装饰器的参数.mp4
5 M. ~- b: f1 w  C+ @& {2 m; Z│      8搜索计时装饰器.mp4
$ Z" ~9 A; S  I# I9 w& e│      9常规搜索以及二分查找法原理.mp4
│      Search.zip
: G4 U9 Z/ Y+ z  _2 Y+ q( m│      二分查找.png
% u# O' x4 W: T. @% J│      拉格狼日.png
/ l3 Y. Q9 p% h+ O+ a│      索引.png
│
├─Python数据分析海量数据营销day3
│  │  10数据网页查看服务.mp4
# N* }9 b3 n" `$ r│  │  11作业.mp4
2 l6 z. e, B$ A* P7 ?2 W1 v: z│  │  1索引保存到硬盘.mp4
! v5 V7 y& o7 d. A│  │  2硬盘索引的随机访问.mp4
│  │  3硬盘索引的二分查找法.mp4
│  │  4倒排索引的概念.mp4
( i# N& x  R; w$ i! M4 X. b│  │  5倒排索引随机查找.mp4
& A. F4 [( e& V! u  q  Y( d$ [+ }' ]│  │  6倒排索引保存.mp4
7 Y5 l+ C2 a( q- e. B│  │  7倒排索引的内存二分查找.mp4
% b5 Y4 i! f+ f│  │  8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
* \) E$ W  C: t( d│  │  9数据类的封装与测试.mp4
  G- \4 Z2 Z8 o│  │  flaskdatafind.zip
│  │  Search.zip
: j' G5 @3 a% ]9 j0 e# {4 x: H│  │  UI.png
9 P# X, g/ H9 Q) _" S: U│  │  作业.txt
1 V, F1 s- Y' _- F8 x, A│  │  硬盘索引二分查找.png
, n, T, v8 E' {5 O7 D: i; ?- x│  │  索引在硬盘.png
2 B8 z* g' ~1 j9 f' C4 Q0 b; a│  │  索引排序.png
9 ^* G* c' g) D/ ?. i' |│  │
; I( w- W! {+ V6 y3 ?│  └─all
│          178_1000w_3087.rar
6 l* C4 u! M9 A│          7k7k_2000w_2047.rar
7 B3 e2 B( V7 c0 F│          cdns-chinait-600w.rar
│          duduniu_66277.rar
. C+ ^- x0 v! A+ L, e. |( n│          duoduo_800w.rar
  J+ U! B6 ], o/ W9 R2 O% y│          hostlocw.zip
│          renren500w_16610.rar
│
├─Python数据分析海量数据营销day4
* k  m$ o" a* R+ X; S2 [│      10验证文件归并-数据切割.mp4
4 P( ^" R, X( c' t: f4 f% S│      11验证文件归并每个文件单独排序.mp4
4 Q, G5 M" [) ?│      12文件归并排序法.mp4
9 H/ j& @5 A4 W8 G│      13作业.mp4
8 V1 ]6 U) ]5 E3 p! a3 B│      14递归归并算法.mp4
3 s& ^- z" f7 H, _4 G: i1 [3 a$ |│      1读取数据的行数.mp4
9 B$ _0 B% ?$ c7 e* m5 V' K│      2读取数据的内存极限测试.mp4
│      3索引排序测试.mp4
│      4数据切割算法.mp4
6 r# H3 g9 M6 u1 e9 R1 S  i│      5数据切割实现.mp4
1 ]' \' Q( W& f│      6数据的归并.mp4
│      7数据归并排序根据头索引.mp4
│      8数据归并排序下标.mp4
' k9 E7 ]( q; Z0 r0 O! W0 B* n│      9验证文件归并-文件单独排序.mp4
; W  g7 N) S, g" I  c│      QQfile.zip
│      作业.txt
│      归并排序法.png
* O0 L" E$ J$ P3 y7 P6 F' u│      文件.png
" [& {6 O2 \7 T# m9 x' c: b│
' ^% h, s/ Z3 a% w. {9 P6 Y├─Python数据分析海量数据营销day5
; |: N- k2 I$ {3 f│      10合并QQ数据.mp4
8 A7 a! S" R. X+ |7 T│      11QQ数据索引.mp4
6 t1 p( U2 P2 o4 g2 Z! `+ h│      12QQ群数据的随机访问.mp4
│      13根据QQ群查找QQ号.mp4
│      14根据QQ找QQ群.mp4
; Y7 A0 [- H! W# I│      15作业.wmv
! D. B. O" t) |. l│      1QQ数据简介.mp4
1 C  A9 u) J* j; C6 e3 s2 I" D0 ?│      2分词处理.mp4
│      3分词搜索.mp4
" P' Y6 D  H. B* M* j: H% P│      4QQ群数据合并.mp4
7 E5 o, E! m6 Y+ |. G  m│      5QQ群数据抽取.mp4
│      6QQ群数据归并.mp4
# D8 C" R9 _8 B" y│      7QQ群数据的模糊检索.mp4
│      8制作索引的三种模式.mp4
│      9QQ群数据随机访问以及硬盘二分查找.mp4
  G" z& `& k4 N│      TenCentQQqun.zip
│      未来展望.txt
│      目标.txt
│      硬盘索引.png
│
! P* m4 X: b) X0 ]$ T/ U+ }├─Python数据分析海量数据营销day6
│      10numpy根据已有序列创建数组.mp4
6 O& y0 t  z- G. M5 `6 B7 B│      1部署tushare环境.mp4
│      2Tushare简单使用.mp4
9 n. O, K7 C0 B7 a* d0 t7 |│      3tushare保存数据..mp4
│      4为啥使用Numpy.mp4
│      5numpy创建数组.mp4
! Q* I! D2 m% N# k│      6numpy数据类型.mp4
│      7numpy数组常见属性.mp4
! g& y+ j" L- P. P│      8创建数组并对数组初始化.mp4
│      9numpy根据已有数组创建数组.mp4
│      code.zip
│      python2.zip
3 Z# N) [9 Q; ~│      tables-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
│      ts-numpy-tut-zh-master.zip
* d6 S0 A9 O" |3 B  ]0 ~3 y, x│      tushare.txt
' ?+ r) V) }& V1 |  K7 i│
├─Python数据分析海量数据营销day7
│      10numpy数组轴操作.mp4
│      11numpy数组维度操作.mp4
│      12numpy数组组合与切割.mp4
│      13数组元素内部操作.mp4
8 T3 z4 w5 E" `3 }│      14numpy位操作与补码.mp4
7 \+ c( S8 U! ?# C0 a8 A( J) v│      15numpy字符串.mp4
│      1一维数组切片.mp4
8 k& |, F- ~) B: }' [4 E& C( L│      2多维数组的切片.mp4
│      3数据的高级索引.mp4
8 V* T) L/ E' d7 R; |: O3 A│      4bool表达式索引.mp4
│      5numPy广播.mp4
' e  C- T) D, Q9 {7 B; T│      6numpy迭代器.mp4
│      7numpy迭代器的循环顺序.mp4
│      8numy高级迭代.mp4
│      9numpy数组变形折叠.mp4
│      code.zip
4 _& \+ U9 W4 L% N9 v5 f│      python2.zip
+ U- y+ s3 T7 {& r, N9 ~, M3 @1 z│      坐标轴.png
: B: _. V* b. a& Z│      数学丛书.-.[概率论].[概率论和数理统计].pdf
│      数学丛书.-.[概率论].[概率论基础和随机过程].pdf
│      补码.png
│
├─Python数据分析海量数据营销day8
│      1内容回顾简介.mp4
│      2图论与环境搭建.mp4
│      3python3.5配置igraph.mp4
│      4编程实现最简单的图.mp4
- t0 X3 [0 e1 O& z│      5编程实现边长图.mp4
│      6读取文件数据创建一个图对象显示度数.mp4
' s0 p% O" C2 u/ m" w│      7图论紧密中心程度计算.mp4
: ?, B( I3 a2 r5 _8 h/ M│      8图论每个节点紧密中心成都.mp4
│      9介数中心性.mp4
│      codeGrapha.zip
│      MoreDataView.zip
│      numpy复习.zip
│      pandas数据复习.zip
& U; ?% g" a- Y) k1 b8 n; l│      python 金融大数据分析.zip
│      Python社交网络分析igraph.zip
$ d7 }1 W! E; P$ N8 N│      snownlp-0.11.1.tar.gz
' D, t3 c+ o( P# \│      图数据绘图.png
+ s) r+ z: ^0 `7 \( J% Q│      图论.png
│      图论的常见问题.png
9 P$ U. V5 I7 c. ~3 C# J0 z│      数据类型.png
0 o2 w& r$ K& s- N8 E│      机器学习实战思维导图.zip
│      紧密中心程度.png
│      紧密中心程度算术.png
│      边长.png
6 y& [( ^6 Z4 T+ Y│
: G9 I8 l! K% W3 \# M+ F' w7 q└─Python数据分析海量数据营销day9
1numpy全局预览.mp4
2numpy常见数据函数.mp4
3numy常见数组计算.mp4
! V. R) D$ I9 I; P; B4numpy统计计算.mp4
# B4 A1 g% W) Q% M/ K2 Z0 a3 _5numpy数组排序计数搜索.mp4
+ J/ G/ z/ F2 ]- T: z6 R! r, u9 z6大端与小端.mp4
* U; _+ Z( q5 y( {! @7视图与副本.mp4
code.zip
ts-numpy-tut-zh-master.zip
大端小端.png
, v, v. [- g7 `* U9 P2 j) a5 E* @0 D排序算法.png
6 @- t* o' f- E) r8 L正态分布.png
) J) v2 W+ s* }8 E) F' I3 x视图与副本.png

4 p$ l/ ]% W( c% Q+ C
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画骨先生

感谢分享！

一阔天空

谢谢大佬！

林怼怼

视图与副本.png

思乡游子

支持！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

无处安放

看看。。。。。。。。。。。。。。。。

湖北孝感

谢谢分享。。。。。。。。。。。

喵咪娜

感谢！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

绸罗天下

视图与副本.png

zhoujianjian

很完美的教程!!!!