课程介绍
这门课系统讲解 Python 数据分析的主流工具链。课程导论先安装 Anaconda，讲 Jupyter 以及在 PyCharm 中使用 Jupyter；随后用 NumPy 讲 ndarray 的特性、属性、创建方式与数据类型，索引切片、运算、基本数学函数、统计、比较和排序函数，并配有章节练习。
pandas 部分从 Series 的创建、属性、访问和常用方法讲起，配合学生成绩、温度、股票价格和销售数据案例；再讲 DataFrame 的创建、属性与访问，数据导入导出、缺失值处理、类型转换、数据变形与分箱、时间数据处理和分组聚合，并用企鹅体重分析、睡眠质量分析做综合案例。
可视化部分讲 matplotlib 的折线图、条形图、饼图、散点图、箱线图和多图绘制，以及 seaborn；最后的项目实战以房价数据为对象，依次完成数据导入、类型转换、异常值处理、特征构造、特征相关性、房价分布直方图和朝向分析。
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课程目录
课程导论：Anaconda 与 Jupyter
001 课程介绍
002 课程导论-anaconda安装
003 课程导论-jupyter的使用
004 课程导论-pycharm中使用jupyter
005 课程导论-本章小结
NumPy
006 numpy-numpy介绍
007 numpy-ndarray的特性
008 numpy-ndarray的属性
009 numpy-ndarray的创建1
010 numpy-ndarray的创建2
011 numpy-ndarray的创建3
012 numpy-ndarray的数据类型
013 numpy-索引与切片
014 numpy-ndarray的运算
015 numpy-基本数学函数
016 numpy-统计函数
017 numpy-比较函数
018 numpy-排序函数
019 numpy-本章小结
020 numpy-本章练习1
021 numpy-本章练习2
pandas：Series 与 DataFrame
022 pandas-pandas介绍
023 pandas-series的创建
024 pandas-series的属性
025 pandas-访问series数据
026 pandas-series常用方法
027 pandas-series常用方法2
028 pandas-series案例-学生成绩统计
029 pandas-series案例-温度数据分析
030 pandas-series案例-股票价格分析
031 pandas-series案例-销售数据分析
032 pandas-series案例-每小时销售数据分析
033 pandas-series总结
034 pandas-DataFrame介绍
035 pandas-DataFrame的创建
036 pandas-DataFrame的属性
037 pandas-访问DataFrame的数据
038 pandas-DataFrame常见方法
039 pandas-DataFrame案例-学生成绩分析
040 pandas-DataFrame案例-销售数据分析
041 pandas-DataFrame总结
pandas：数据处理与综合案例
042 pandas-数据分析步骤
043 pandas-数据的导入导出
044 pandas-缺失值的处理
045 pandas-数据类型转换
046 pandas-数据变形
047 pandas-数据分箱
048 pandas-时间数据处理
049 pandas-分组聚合
050 pandas-综合案例-企鹅体重分析
051 pandas-综合案例-睡眠质量分析
052 pandas-本章小结
数据可视化：matplotlib 与 seaborn
053 数据可视化-可视化介绍
054 matplotlib-折线图
055 matplotlib-条形图
056 matplotlib-饼图
057 matplotlib-散点图
058 matplotlib-箱线图
059 matplotlib-多个图表的绘制
060 matplotlib-综合案例讲解
061 seaborn学习
项目实战：房价数据分析
062 项目实战-项目介绍
063 项目实战-数据导入
064 项目实战-数据类型转换
065 项目实战-异常值处理
066 项目实战-数据特征构造
067 项目实战-特征相关性
068 项目实战-房价分布直方图
069 项目实战-朝向分析
配套资料
课件及代码
软件
