使用 Python 进行数据分析：NumPy 和 Pandas 大师班
通过实用的 Python 项目，学习 NumPy 和 Pandas 以实现数据科学、数据分析和商业智能！
讲师：Maven Analytics
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你将学到什么
- 掌握 NumPy 和 Pandas 这两个 Python 最强大的数据分析包的基础知识
- 了解如何探索、转换、聚合和连接 NumPy 数组和 Pandas DataFrame
- 分析和操作日期和时间以进行时间智能和时间序列分析
- 使用绘图方法和常见图表选项（如折线图、条形图、散点图和直方图）可视化原始数据
- 使用 Pandas 导入和导出平面文件、Excel 工作簿和 SQL 数据库表
- 培养现代分析和商业智能的强大实用技能
要求
- 我们将使用 Anaconda 和 Jupyter Notebooks（免费、用户友好的编码环境）
- 强烈建议熟悉基础 Python，但这不是严格的先决条件
描述
这是一门基于项目的实践课程，旨在帮助您掌握两个最流行的数据分析 Python 包：NumPy和Pandas。
我们将从 NumPy 入门开始，介绍数组和数组属性，练习索引、切片、过滤和排序等常见操作，并探索矢量化和广播等重要概念。
从那里我们将深入研究 Pandas，并重点关注探索、分析、聚合和转换系列和数据帧的基本工具和方法。您将练习使用图表和图形绘制数据框、操作时间序列数据、导入和导出各种文件类型以及使用常见的连接方法组合数据框。
在整个课程中，您将扮演Maven Mega Mart的数据分析师角色，这是一家经营零售连锁店和杂货店的大型跨国公司。使用您在整个课程中学到的 Python 技能，您将与 Maven Mega Mart 团队的成员一起分析产品、定价、交易等。
课程大纲：
- NumPy 和 Pandas 简介
- 引入 NumPy 和 Pandas，这两个关键的 Python 库可帮助构建数组和 DataFrame 中的数据，并包含用于数据分析的内置函数
- 熊猫系列
- 介绍 Pandas Series（相当于一列数据的 Python），并介绍其基本属性、创建、操作和用于分析的有用函数
- 数据框简介
- 使用 Pandas DataFrames（相当于 Excel 或 SQL 表的 Python），并使用它们有效地存储、操作和分析数据
- 操作数据框
- 通过对列进行分组、执行聚合计算以及旋转和逆旋转数据来聚合和重塑 DataFrame 中的数据
- 基础数据可视化
- 学习 Pandas 中数据可视化的基础知识，并使用绘图方法创建和自定义折线图、条形图、散点图和直方图
- 中期项目
- 使用全新的数据集测试您的技能，并使用您的 Python 技能来分析和评估新零售商作为 Maven MegaMart 的潜在收购目标
- 分析日期和时间
- 了解如何使用 Pandas 中的日期时间数据类型来提取日期组件、按日期分组以及执行时间智能计算（例如移动平均值）
- 导入和导出数据
- 从平面文件中读取数据并在导入期间应用处理步骤，通过查询 SQL 表创建 DataFrame，并将数据写回其源
- 连接数据框
- 通过连接相关字段中的数据来添加新列，以及附加具有相同字段的数据来添加新行来组合多个 DataFrame
- 期末课程项目
- 通过加入新表、执行时间序列分析、优化工作流程并写出结果来完成项目的收尾工作
立即加入并立即终身访问 以下内容：
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如果您是数据科学家、BI 分析师或数据工程师，希望将 Pandas 添加到您的 Python 技能集中，那么本课程适合您。
快乐学习！
-Chris Bruehl （Python 专家兼首席 Python 讲师，Maven Analytics）
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本课程适合谁：
- 希望学习 NumPy 和 Pandas 数据分析的分析师或 BI 专业人士
- 想要建立或加强 Python 技能的有抱负的数据科学家
- 任何有兴趣学习世界上最流行的开源编程语言之一的人
- 希望通过独特的实践项目和课程演示学习强大的实用技能的学生
