清华学霸尹成Python数据分析教程

下一个丶路口再见吧

课程目录
│
├─Python数据分析海量数据营销day1
" Y3 C: p; \, w. z6 `  E0 X' r│      10CSDN数据一步提取.mp4
│      11数据提取.mp4
│      12wxpython提取工具界面设计.mp4
│      14QT作业简介.mp4
1 Y% S" p# b& O/ i) T: _* n% O│      15作业.wmv
│      1目标生成密码字典.mp4
│      2排列与组合的计算.mp4
% J% g( \% _: Q( g( x& n/ Y$ F. \7 C; D│      3密码字典生成.mp4
7 e+ Z1 ~2 h6 E2 ~! W5 a│      4密码生成器.mp4
│      5密码提取.mp4
/ ]9 c% {3 \6 g8 N│      6密码排序.mp4
│      7密码统计次数逻辑.mp4
│      8密码次数统计.mp4
2 l8 {/ w) Q. v- j: f! F│      9密码提取成功.mp4
│      dataCompany.zip
│      password.zip
% T; u( z% d/ F. M% I6 V│      作业.png
% ]' B) a0 U+ |: X│      数据提取.png
│      记录.txt
│
├─Python数据分析海量数据营销day10
! p, w3 |, O5 g0 o│      1numpy矩阵.mp4
│      2numpy线性代数.mp4
5 Y  ?) [# A; t# K/ A│      3numpy绘制函数曲线.mp4
│      4numpy高级绘图.mp4
; S5 ~5 G6 o$ ^, Z( e$ W4 @2 W9 [. O│      5numpy序列化.mp4
│      6未来岗位.mp4
& `& J8 k& {& J* l" s, I& I│      7numPy小结.mp4
│      code.zip
│      numpy实战.zip
" V$ d" d! ~, f4 U, I, _: }│      就业.txt
* {: S* K/ H+ x% i7 C" }8 I, r  ^- I│
├─Python数据分析海量数据营销day11
; j6 x9 y( h7 O0 p│      1pandas用于分析数据.mp4
│      2pandas操作数据行与列.mp4
0 r4 u; Q  w0 \% }│      3pandas结合tushare选择行与列.mp4
│      4pandas选择多列与计次.mp4
2 B: x4 t$ A9 b# U; C│      5pandas对比数据框架索引.mp4
, F7 w* n; u) [- T3 _/ z- ^6 l4 q  w│      6panda类型Series.mp4
│      7pandas实战dataframe.mp4
│      8pandasDataFrame与Series计算.mp4
. C' t6 V0 n9 n! o* I& A│      9上午小结.mp4
: W" o1 \8 |/ E6 t+ p) |7 m│      code.zip
6 j5 ~( k, ?, v│      nasa.txt
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
( v8 `0 D8 r( e│      state-abbrevs.csv
$ ~; y6 r* A/ v0 S) h│
├─Python数据分析海量数据营销day12
& [3 O2 H1 X# F│      10pandas多层索引.索引与切片.mp4
│      11pandas多层索引的聚合与统计.mp4
: |# {/ @. f: H7 G0 w1 I5 F5 k│      12作业.mp4
│      1pandas.DataFrame实战复习.mp4
0 Q1 @2 k& U% q! v/ h  D│      2pandas.Series实战复习.mp4
│      3pandas处理txt.csv.xls.json数据.mp4
9 P- a) K8 R. \3 C3 s% @+ y│      4pandas处理mysql数据库.mp4
9 Y/ `$ ?; B5 E3 U- [│      5.None与np.nan用于数据缺失.mp4
1 i) B5 Q. p: a6 I│      6pandas处理缺失数据.mp4
' C1 Y$ h  m. k& q+ v│      7pandas_nasa数据实战1.mp4
│      8pandas_nasa数据实战2.mp4
│      9pandas处理数据的多层索引.mp4
! @" u- |( ?8 Z1 z8 a! E│      baidu.csv
" p! B& d9 t  @! o, g+ c│      baidu.xls
# y1 ]: I2 A0 A! p│      code.zip
9 e3 X' f& X8 c* F│      nasa.txt
│      nasa1.txt
│      pandas-official-tut-zh-master.zip
  g+ N! c) X" P5 E. k; D; `│      state-abbrevs.csv
1 m( O! o0 Y8 I/ }│      作业.txt
5 P) n2 W" T! N  A, Y+ \" L" F│      嵌套索引.png
, ]6 J! a# I* c& X$ W│      数学极限.png
│
├─Python数据分析海量数据营销day13
│      10美国数据计算分析密度.mp4
│      11pandas与NumPy计算对比.mp4
& O3 K( ]  {1 ]│      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
" R! _' m# ~: S+ X1 w│      5pandas股票数据归并.mp4
5 B& C7 E: M5 s% d│      6pandas左右归并.mp4
: ^" [+ {4 e3 b4 B; r│      7pandas内归并与外归并.mp4
3 L! r  I% l$ |6 p  n' @' d│      8pandas列冲突.mp4
│      9美国数据预处理清洗缺失.mp4
│      code.zip
+ k5 \! s* A& C│      pandas-official-tut-zh-master.zip
3 n- ~# ~2 o& @8 G  G/ e- Z6 E│      state-abbrevs.csv
│      state-areas.csv
0 j; `* `  C* K  M# F. h│      state-population.csv
│
├─Python数据分析海量数据营销day14
& }, {1 Z0 [5 X( A│      10作业.mp4
4 \$ g( B! I9 K' k│      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
4 G' _" U3 _; H! K│      3pandas与numpy协同处理数据.mp4
" _# r, Y" v; k) b│      4pandas_take随机抽样排序.mp4
' e" _9 f$ E5 H( p" l│      5pandas聚合操作.mp4
│      6pandas自定义聚合计算.mp4
0 |4 ?$ Q- p) ?9 S│      7处理股票数据绘制股价走势图.mp4
│      8金融数据简单绘图.mp4
" P4 X! Y. w$ m0 |$ f+ V- c' z│      9统计方法.mp4
│      code.zip
, [) g# r: u6 H& M+ _" c5 P│      EM算法.png
; B2 m4 j9 }" n) |8 M│      numpy攻略：python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf
- y+ e& J# O9 F& F7 \│      pandas开房.zip
* j1 o( t7 e' `3 O) X" q+ U6 k│      Python数据分析与挖掘实战.pdf
) ?! z# [+ l& G) s  H5 K9 R│      Python科学计算(scipy).pdf
0 r/ o# Y# K& l; ?2 }- k- d8 J│      stock2015-2016.csv
! C9 Y. P: R+ n/ C% V6 g% ~│      作业.txt
│      决策树.png
, X9 A: W2 a  A9 S│      向量机.png
│      常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
$ h. ?3 r; D! x: d8 F, I# g) i) o│      感知机.png
2 W; r! h: N7 Q, B│      提升算法.png
- V3 m4 O# J2 O1 l│      数据分析：1a0a8b6a0001460bce.zip
7 e6 ~1 c9 B& r* u) A│      数据挖掘：19a4ba7f0006e20bce.zip
' C% N# _8 N! s1 z% a; O│      无向图.png
│      统计学习方法课件.zip
│      贝叶斯.png
│      近邻.png
│      量化投资--程序化交易及高频交易.pdf
: b" }# E$ R. G$ G' d│      量化投资.pptx
8 r5 v" X' n. \" }8 C( L+ h│      隐马尔科夫算法.png
│      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
+ C! N* F( K$ W2 o' z  O+ v4 n│
/ S' }8 R0 M; j├─Python数据分析海量数据营销day15
3 A' Y/ a' v) b, [. g│      10matplotlib子图.mp4
  |; e: C, P7 X8 C* I# s% M│      11matplotlib收尾.mp4
' U' r, V- G( O9 D4 u" D" w! o│      12作业.mp4
│      1pandas回顾.mp4
│      2matplotlib简单绘图.mp4
│      3numpy整合matplotlib绘图.mp4
5 p# U$ a, ?' Z0 R│      4.dangdang.ipynb
│      4numy.pandas.matplotlib绘图.mp4
0 h' X: l. ^9 t/ P2 C6 X│      5数据工程师必备DataView.mp4
) Q/ Q9 P) y+ u  Z│      6解决中文乱码.mp4
/ d/ a5 F/ T# O- L- M, q( t5 B│      7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
│      8matplotlib简单绘图载入数据.mp4
│      9matplot样式简介.mp4
│      data1stock.zip
│      data2user.zip
│      DataView.zip
│      DataViewProject.zip
│      pandas.zip
# q$ V  S+ i: [2 I│      py-ds-intro-tut-zh-master.zip
│      作业.txt
│      股票.ipynb
│
" r6 w+ `, E* i# {. W- r├─Python数据分析海量数据营销day2
; u) k- g- S: C│      10二分查找提高速度.mp4
& ]1 w6 x1 H6 D2 d9 C9 w' a│      11拉格狼日查找.mp4
│      12文件排序.mp4
│      13内存索引随机访问.mp4
% F) K8 ~+ `9 e) X% ^) l) u# J│      14内存索引二分查找数据.mp4
' U3 M8 K" X3 o4 H: D& ]8 u# ^" b1 c│      1时间装饰器.mp4
│      2类装饰器.mp4
│      3硬盘检索时间装饰器.mp4
│      4内存检索装饰器.mp4
3 c! ~& g2 [) O, ^│      5装饰器.mp4
│      6装饰器的调用版.mp4
│      7装饰器的参数.mp4
│      8搜索计时装饰器.mp4
2 u/ F/ t% Y# S4 D8 E│      9常规搜索以及二分查找法原理.mp4
│      Search.zip
│      二分查找.png
& @' D  K) `; z5 s7 E0 H) s5 L  G/ F7 Q│      拉格狼日.png
│      索引.png
3 F3 e0 W% X0 G7 @│
├─Python数据分析海量数据营销day3
│  │  10数据网页查看服务.mp4
│  │  11作业.mp4
: ?6 _0 i3 Q: ?: R6 A- R, S0 L5 ?│  │  1索引保存到硬盘.mp4
4 Z+ ~1 [% |  I& d- S7 E; A( C│  │  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
│  │  5倒排索引随机查找.mp4
- L( }/ _4 W5 {, M6 R& F, X/ n1 N! g│  │  6倒排索引保存.mp4
- [  v! n% J3 Y│  │  7倒排索引的内存二分查找.mp4
│  │  8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
│  │  9数据类的封装与测试.mp4
/ p( [2 g5 m5 H0 ]9 ?5 A│  │  flaskdatafind.zip
' Y" C  Z$ h7 h│  │  Search.zip
. L' Z: e5 K( A& m! P│  │  UI.png
│  │  作业.txt
7 c% j2 W, G9 U* O$ _│  │  硬盘索引二分查找.png
6 a/ _/ a2 @7 s4 f* q1 h) R# i8 T# `  H│  │  索引在硬盘.png
│  │  索引排序.png
│  │
1 f; P0 ]( r4 N& K. y│  └─all
( o& G9 k. l. m8 }. Y# T" F│          178_1000w_3087.rar
5 q# i, o/ z; V" n2 d6 z│          7k7k_2000w_2047.rar
│          cdns-chinait-600w.rar
│          duduniu_66277.rar
│          duoduo_800w.rar
7 N  I+ _: C1 h9 p+ J│          hostlocw.zip
│          renren500w_16610.rar
1 p/ ]( f, j; P. G% B+ @2 z│
/ A4 }8 \& a" F7 y' S' \├─Python数据分析海量数据营销day4
│      10验证文件归并-数据切割.mp4
  C5 q" D! B6 K: Q8 ~│      11验证文件归并每个文件单独排序.mp4
│      12文件归并排序法.mp4
│      13作业.mp4
( g1 F1 N  v  r9 i│      14递归归并算法.mp4
# e+ Z3 h/ [# S) `9 V# l  s5 Y6 S3 Z│      1读取数据的行数.mp4
& j3 H( h- J. g. @; T/ d8 ^/ p│      2读取数据的内存极限测试.mp4
1 [" E' r9 M7 E5 G0 Q: X/ D& w│      3索引排序测试.mp4
│      4数据切割算法.mp4
6 B& L* \% [0 H8 O│      5数据切割实现.mp4
│      6数据的归并.mp4
3 ^  H! s+ a7 Z) [! \! w│      7数据归并排序根据头索引.mp4
; n3 k7 c' X! Q│      8数据归并排序下标.mp4
│      9验证文件归并-文件单独排序.mp4
& A4 L# n, _" ?% S│      QQfile.zip
│      作业.txt
│      归并排序法.png
│      文件.png
│
├─Python数据分析海量数据营销day5
, ]$ M7 H- l7 N│      10合并QQ数据.mp4
# }& b& r2 E0 I7 y- W) y; T0 G│      11QQ数据索引.mp4
. I. \1 K1 r+ W3 |) u% o│      12QQ群数据的随机访问.mp4
│      13根据QQ群查找QQ号.mp4
9 f) M- A, `+ u5 Z9 G│      14根据QQ找QQ群.mp4
2 [8 ?4 A" R# X. ^│      15作业.wmv
│      1QQ数据简介.mp4
4 N. \) f& T; o: C7 S3 f3 Q│      2分词处理.mp4
1 b8 b: U- G; R+ p% @+ D: b4 b! z- _│      3分词搜索.mp4
0 j1 Y7 v* G; O7 G4 t4 K- ~7 _│      4QQ群数据合并.mp4
+ ]; o* E, }% A4 n│      5QQ群数据抽取.mp4
│      6QQ群数据归并.mp4
2 T  S( I- N1 V% Y( R│      7QQ群数据的模糊检索.mp4
1 @% F+ }8 |% Y3 c│      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
) p7 r' e2 c6 N$ \8 ?8 O* p│      TenCentQQqun.zip
│      未来展望.txt
│      目标.txt
  [2 f. {. ?; O/ C' u│      硬盘索引.png
: G3 F! y9 d$ ~│
" ?/ {& L8 M/ B4 h├─Python数据分析海量数据营销day6
' v& O, E9 d8 Z$ W│      10numpy根据已有序列创建数组.mp4
! J5 L( A$ y7 ~│      1部署tushare环境.mp4
│      2Tushare简单使用.mp4
│      3tushare保存数据..mp4
│      4为啥使用Numpy.mp4
│      5numpy创建数组.mp4
│      6numpy数据类型.mp4
│      7numpy数组常见属性.mp4
3 E; x. G4 [: @2 G! g│      8创建数组并对数组初始化.mp4
5 p# U" k5 m9 p7 E8 P8 ?  O  i, a│      9numpy根据已有数组创建数组.mp4
│      code.zip
& f4 M0 P6 [& L" @9 Z9 M& k2 m│      python2.zip
" }* R1 G* R$ T2 T; U│      tables-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
│      ts-numpy-tut-zh-master.zip
│      tushare.txt
│
├─Python数据分析海量数据营销day7
│      10numpy数组轴操作.mp4
' x5 q- e& K* S- r: O│      11numpy数组维度操作.mp4
4 e4 {0 G4 n0 D# k3 C4 C' }; Y; }│      12numpy数组组合与切割.mp4
  V3 D: F$ x$ c( l│      13数组元素内部操作.mp4
│      14numpy位操作与补码.mp4
# P4 j& M+ m  n$ u. d' f3 c* g+ j│      15numpy字符串.mp4
│      1一维数组切片.mp4
│      2多维数组的切片.mp4
! E2 Q$ X* X. K3 P. ?│      3数据的高级索引.mp4
/ W: w+ }; f$ F, _# s; w4 {6 _5 e│      4bool表达式索引.mp4
│      5numPy广播.mp4
( w- _$ V/ o8 u% g# n- `│      6numpy迭代器.mp4
2 \$ S: ~: H6 ~% ^│      7numpy迭代器的循环顺序.mp4
│      8numy高级迭代.mp4
, F; B) e% ]7 J+ k) w│      9numpy数组变形折叠.mp4
│      code.zip
│      python2.zip
; v( O" y% _$ {3 h│      坐标轴.png
│      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
( w! y% n5 z( c9 Y" r1 e│      1内容回顾简介.mp4
  ~) E4 ^: Y1 K. x: z│      2图论与环境搭建.mp4
4 l) I6 g: E+ i8 M: b$ n│      3python3.5配置igraph.mp4
0 m7 |2 R, s2 C0 g& ]! U4 p│      4编程实现最简单的图.mp4
│      5编程实现边长图.mp4
, h7 O# [& \; ~; s│      6读取文件数据创建一个图对象显示度数.mp4
│      7图论紧密中心程度计算.mp4
6 I5 Q) Q9 V7 Z" \. J7 K3 i│      8图论每个节点紧密中心成都.mp4
│      9介数中心性.mp4
│      codeGrapha.zip
5 p* f  r, e' e" J" b│      MoreDataView.zip
: J  E; k" v) E; y% n) r! ?│      numpy复习.zip
│      pandas数据复习.zip
; j5 B7 ?% C7 b0 p8 b3 `│      python 金融大数据分析.zip
│      Python社交网络分析igraph.zip
' q2 n2 s/ q: ~: J# O0 q│      snownlp-0.11.1.tar.gz
│      图数据绘图.png
+ e9 S4 i/ j& a& H& a2 A│      图论.png
│      图论的常见问题.png
3 i' F8 b" n& S6 C" h0 ]│      数据类型.png
) l  W7 e  X  L. J  c│      机器学习实战思维导图.zip
│      紧密中心程度.png
3 m8 Y5 {5 q( @" e│      紧密中心程度算术.png
* o7 `3 N5 H9 J9 ~! z+ N: D) s│      边长.png
│
└─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
4 e0 X& n) e& n8 g1 u8 E9 B4numpy统计计算.mp4
- Q" C/ L4 r% R/ j" g- E' P2 L5numpy数组排序计数搜索.mp4
8 J% B2 W3 \4 D. t8 O# X6大端与小端.mp4
7视图与副本.mp4
code.zip
3 w: Q! x; O8 [: @ts-numpy-tut-zh-master.zip
大端小端.png
排序算法.png
正态分布.png
6 a  D3 _6 G6 w/ t  B6 H视图与副本.png
" r3 L8 X  V- ^, [
6 T8 ]2 _% _/ q2 G

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5 I0 h7 r0 f4 z$ D

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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!!!!