炼数Python数据处理实战探险深入数据分析和可视化2020年

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├─课程导读
│    课程前期导读.mp4
│    课程导读.pptx
│
├─第一课
│  │  1.1 数据类型.mp4
│  │  1.2 列表.mp4
│  │  1.3 字典.mp4
│  │  1.4 集合和条件语句.mp4
│  │  1.5 循环语句上.mp4
│  │  1.6 循环语句下.mp4
│  │  1.7 函数编写上.mp4
│  │  1.8 函数编写下.mp4
│  │  python数据处理实战之第1课.html
│  │  python数据处理实战之第1课.ipynb
│  │  数据处理实战第一课 python基础.PDF
│  │  数据处理实战第一课 python基础.pptx
│  │  第一章作业.docx
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│  └─.ipynb_checkpoints
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│       python数据处理实战之第1课-checkpoint.ipynb
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├─第二课
│  │  2.1 文件读取之csv文件.mp4
│  │  2.2 文件读取之json格式.mp4
│  │  2.3 指标计算.mp4
│  │  2.4 Numpy数据结构和常用方法.mp4
│  │  2.5 Numpy常用数据处理函数.mp4
│  │  2.6 pandas数据结构.mp4
│  │  第二课数据处理之常用工具.PDF
│  │
│  └─数据和代码
│       contest_ext_crd_is_creditcue.csv
│       EXICR_QUREY_RECORD_INFO_JDTECH1.csv
│       sample1.json
│       sample2.json
│       sample3.json
│       数据处理之常用工具.html
│       第二章作业.docx
│
├─第三课
│  │  作业.docx
│  │  第三课数据处理之文件交互.PDF
│  │
│  ├─数据和代码
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│  │  │  creditcue.csv
│  │  │  customer_table.csv
│  │  │  data.txt
│  │  │  equipment_1.txt
│  │  │  meal_order_detAIl.xlsx
│  │  │  sales.csv
│  │  │  sample.xlsx
│  │  │  农户户主基本信息全.xls
│  │  │  数据处理之文件交互.html
│  │  │
│  │  └─.ipynb_checkpoints
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│       3.1 csv文件读写.mp4
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│       3.3 数据库文件读取.mp4
│       3.4 数据库文件保存.mp4
│       3.5 txt文件保存.mp4
│
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├─第四课
│    4.1 数据筛选.mp4
│    4.2 数据增加和删除.mp4
│    4.3 数据修改和查找.mp4
│    4.4 数据整理.mp4
│    4.5 层次化索引.mp4
│    作业数据.zip
│    数据和代码.zip
│    第四章作业.docx
│    第四课数据表操作.PDF
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│
├─第五课
│  │  5.1 日期型数据处理.mp4
│  │  5.2 字符串数据处理.mp4
│  │  5.3 高阶函数运用上.mp4
│  │  5.4 高阶函数运用下.mp4
│  │  5.5 简单函数数据变换.mp4
│  │  5.6 数据标准化.mp4
│  │  第五章作业.docx
│  │  第五课数据转换.PDF
│  │
│  └─数据和代码
│    │  churn_analysis_raw.csv
│    │  MotorcycleData.csv
│    │  城投承销总榜.xlsx
│    │  客户流失数据字段.docx
│    │  数据处理之数据转换.ipynb
│    │  朝阳医院2018年销售数据.xlsx
│    │
│    └─.ipynb_checkpoints
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│             数据清洗实战-checkpoint.ipynb
│
├─第六课
│    6.1 数据基本运算.mp4
│    6.2 数据分组计算.mp4
│    6.3 聚合函数agg使用.mp4
│    6.4 apply函数使用.mp4
│    6.5 透视图和交叉表.mp4
│    作业.zip
│    前三章作业答案.zip
│    数据和代码.zip
│    第六课数据统计分析和计算.PDF
│
├─第七课
│  │  7.1 时间序列数据.mp4
│  │  7.2 数据抽样.mp4
│  │  7.3 移动窗口相关函数.mp4
│  │  7.4 数据形状重塑列转行.mp4
│  │  7.5 数据形状重塑行转列.mp4
│  │  第七课数据其他相关操作.PDF
│  │
│  ├─作业
│  │    Industry_GDP.xlsx
│  │    Prod_Trade.xlsx
│  │    zhj_user_app_info.csv
│  │    国民经济核算季度数据.xlsx
│  │    第七章作业.docx
│  │
│  └─数据和代码
│       hs_300.xlsx
│       loan detAIls.csv
│       Master_Loan_Summary.csv
│       pew.csv
│       sales_detAIls.csv
│       数据处理之数据其他操作.html
│
├─第八章
│  │  8.1 折线图.mp4
│  │  8.2 为图表添加元素.mp4
│  │  8.3 柱状图和直方图.mp4
│  │  8.4 饼图和箱线图.mp4
│  │  8.5 散点图.mp4
│  │  第八章.rar
│  │  第八课常用统计图形输出.PDF
│  │
│  ├─作业
│  │    AIr_data.csv
│  │    Titanic.csv
│  │    第八章作业.docx
│  │
│  ├─数据和代码
│  │  │  churn_analysis_raw.csv
│  │  │  常用统计图形输出.html
│  │  │  绘图选项.docx
│  │  │
│  │  └─.ipynb_checkpoints
│  │       Matplotlib绘图-checkpoint.ipynb
│  │       常用统计图形输出-checkpoint.ipynb
│  │
│  └─第四章到第六章作业答案
│       作业答案.py
│       第五章作业答案.py
│       第六章作业.html
│
├─第九课
│    9.1 重复值处理.mp4
│    9.2 缺失值处理.mp4
│    9.3 异常值判断.mp4
│    9.4 异常值处理.mp4
│    9.5 数据分箱处理.mp4
│    9.6 数据分箱操作.mp4
│    作业.zip
│    数据和代码.zip
│    第九课数据清洗.PDF
│
└─第十章
   10.1 字段扩充上.mp4
   10.1 字段扩充下.mp4
   10.2 属性规约.mp4
   10.3 数据量纲级处理.mp4
   10.4 数据缺失填补上.mp4
   10.4 数据缺失填补下.mp4
   10.5 哑变量处理.mp4
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   数据和代码.zip
   第七章到第八章答案.zip
   第十课特征工程之scikit-learn.PDF
   第十课.rar

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摘要：本文以“炼数Python数据处理实战探险深入数据分析和可视化2020年”为主题，深入探讨了Python在数据处理、数据分析和可视化方面的实战应用。文章从数据处理、数据分析、可视化以及实战案例四个方面进行了详细阐述，旨在为读者提供全面、实用的Python数据处理实战指南。

1、数据处理

在数据处理方面，Python以其强大的库支持，如Pandas、NumPy等，为数据清洗、转换和预处理提供了便捷的工具。Pandas库提供了丰富的数据结构，如DataFrame，可以轻松地进行数据筛选、排序、分组等操作。NumPy库则提供了高效的数值计算功能，适用于大规模数据的处理。通过这些工具，我们可以快速、准确地处理各种类型的数据，为后续的数据分析和可视化打下坚实的基础。

以Pandas库为例，我们可以通过以下代码实现数据的读取、清洗和预处理：

import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data = data[data['column'] > 0]  # 筛选条件
# 数据预处理
data['new_column'] = data['column'] ** 2  # 创建新列

2、数据分析

数据分析是Python数据处理的核心环节。Python提供了多种数据分析工具，如Matplotlib、Seaborn等，可以方便地进行数据可视化。通过这些工具，我们可以直观地展示数据的分布、趋势和关系，从而发现数据中的规律和异常。

以Matplotlib库为例，我们可以通过以下代码绘制一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制折线图
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.show()

3、可视化

可视化是数据分析和展示的重要手段。Python提供了丰富的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，可以生成各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、热力图等。通过这些图表，我们可以更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势。

以Seaborn库为例，我们可以通过以下代码绘制一个散点图：

import seaborn as sns
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图')
plt.show()

4、实战案例

实战案例是检验Python数据处理实战能力的重要途径。本文以实际案例为例，展示了Python在数据处理、数据分析和可视化方面的应用。以下是一个简单的案例，通过Python处理一组股票数据，分析其价格趋势。

首先，我们使用Pandas库读取股票数据，然后使用Matplotlib库绘制价格趋势图，最后使用Seaborn库分析价格与交易量的关系。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 绘制价格趋势图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['date'], data['price'], label='价格')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.title('价格趋势图')
plt.legend()
plt.show()
# 分析价格与交易量的关系
sns.regplot(x='price', y='volume', data=data)
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('交易量')
plt.title('价格与交易量的关系')
plt.show()

总结：

本文从数据处理、数据分析、可视化和实战案例四个方面，详细阐述了Python在数据处理实战中的应用。通过本文的学习，读者可以掌握Python在数据处理、数据分析和可视化方面的基本技能，为实际项目提供有力支持。

本文由nayona.cn整理

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