Python数据分析神器

Python数据分析神器
Pandas教程
适合对象:
数据分析师。
有数据清洗或分析需求的学员。
想实现自动化数据处理的学员。
想提高数据处理能力的学员。
课程亮点：
只需熟悉少量的Python知识，便可学习Pandas数据处理。
大多案例都是用简洁的代码完成复杂的数据处理。
从Excel的视角学习。
采用边学边用的教学模式。
每个章节最后使用案例对所学知识加以巩固。
你能学习到什么？
Python基础知识。
Numpy数学库的知识。
主要学习使用Pandas处理Excel数据的各种方法。
重点讲讲解了Pandas中的Series和DataFrame两种数据结构的各种
应用。
课程大纲：
第一章：Pandas数据处理环境的搭建
1-1为什么要学习Python中的Pandas工具?
1-2 Pandas工具的使用环境配置
1-3 Python代码的编写工具
1-4Python基础操作之变量
1-5Python基础操作之注释
1-6 Python基础操作之代码缩进
1-7 Python数据结构之数字
1-8 Python数据结构之字符串
1-9Python数据结构之列表增添与删除
1-10Python数据结构之列表切片与修改
1-11 Python数据结构之元组
1-12 Python数据结构之集合
1-13Python数据结构之字典
1-14 Python之顺序语句
1-15 Python之for循环语句
1-16 Python之while循环语句
1-17 Python之单条件分支语句
1-18 Python之多条件分支语句
1-19Python之自定义函数
1-20Python之匿名函数
1-21函数参数调用
第二章：使用Pandas数据做存取
2-1Excel文件数据的读取与保存
2-2CSV文件数据的读取与保存
2-3 DataFrame数据结构（重点）
2-4 Series数据结构（重点）
第三章：Numpy数据处理基石
3-1 Numpy之普通数组
3-2 Numpy之序列数组
3-3 Numpy之随机数组
3-4 Numpy数组的转换
3-5Numpy数组类型转换
3-6 Numpy数组类型转换实例
3-7 Numpy数组缺失值处理
3-8 Numpy数组重复值处理
3-9 Numpy数组维度转换
3-10 Numpy数组合并
3-11创建常规Series数据
3-12用字典创建Series数据
3-13用列表或数组创建DataFrame表
3-14 Python字典创建DataFrame表
第四章：表格管理技术
4-1表格属性获取-1
4-2表格属性获取-2
4-3创建表格时修改属性
4-4导入外部数据为表格时修改属性
4-5已存在表格修改属性4-6表格选择之切片法
4-7表格选择之筛选法
4-8表格选择之loc切片法-行选择
4-9表格选择之loc切片法-列选择
4-10表格选择之iloc切片法
4-11表格的行添加
4-12表格的列添加
4-13表格的行、列的删除
4-14表格的缺失值行列删除
4-15表格数据的修改
4-16添加列应用（求每个人的总分？）
4-17添加行应用（求各科目最高分？）
4-18修改列应用（将单价统一上调百分之十）
4-19修改列应用（数量大于等于100，则单价8折优惠）
4-20修改列应用（将职务为经理的相关信息隐藏）
第五章：数据处理基础
5-1运算符与运算函数
5-2 Series、DataFrame与单值的运算
5-3 Series、DataFrame各自的运算
5-4 DataFrame与Series运算
5-5数据运算时对齐特性
5-6条件判断处理1（mask与where）
5-7条件判断处理2（np.where)
5-8遍历Series元素（map）
5-9遍历DataFrame行列（apply）
5-10遍历DataFrame元素（applymap）
5-11聚合统计（常用聚合函数）
5-12 DataFrame数据统计
5-13逻辑统计（函数学习）
5-14 DataFrame逻辑统计
5-15 Series极值统计
5-16 DataFrame极值统计
5-17 Series排名统计
5-18 DataFrame排名统计
5-19实例1-根据蔬菜采购量统计采购金额
5-20实例2-按条件筛选表格记录
5-21实例3-筛选总分大于等于300的记录
5-22 实例4-按科目总分做中式排名
5-23实例5-统计每个人的最优科目
第六章：字符串清洗技术
6-1正则表达式导入与创建
6-2从开始位置匹配
6-3从任意位置匹配
6-4用列表存储匹配成功的值
6-5用迭代器存储匹配成功对象
6-6获取re.Match对象的相关信息
6-7替换匹配成功的值
6-8拆分匹配成功的值
6-9编译正则表达式
6-10特殊人才斜杠青年
6-11单字符（元字符）
6-12字符组（单字符或关系）
6-13长度匹配
6-14边界匹配
6-15分组匹配（常规分组）
6-16分组匹配（命名分组）
6-17分组在正则中的引用
6-18分组在替换处理中的引用
6-19非捕获分组匹配
6-20零宽断言
6-21懒惰匹配
6-22拆分（比Excel分列强大）
6-23拆分应用（将列的数据拆分并求和）
6-24提取（向列方向扩展）
6-25提取（向行方向扩展）
6-26提取实例（提取列的金额、姓名、分数）
6-27 查找位置
6-28数据的查找判断
6-29数据查找应用
6-30查找实例应用
6-31 Series数据的替换
6-32 DataFrame表格替换-1
6-33 DataFrame表格替换-2
6-34 替换实例应用-1
6-35替换实例应用-2
6-36 Seires字符串长度统计
6-37 Seires数据的重复处理
6-38 Series元素字符的修剪
6-39元素填充-填充方式
6-40元素填充-填充方向
6-41 Series字符填充
6-42 DataFrame表格的判断重复
6-43 DataFrame表格的删除重复
6-44排序之普通排序
6-45自定义排序（单列处理）
6-46自定义排序（多列处理）
6-47自定义排序（用户定义）
6-48 Series合并（自身元素合并）
6-49 Series数据按位置对齐合并
6-50 Series数据按索引对齐合并
6-51扩展Seriest和df表中的列表
6-52案例1--筛选3个及以上大于等于90的记录
6-53案例2--两表查询合并应用
6-54实例3---给关键信息加掩码
6-55实例4--提取单价与数量后做统计
6-56实例5--提取不重复名单
6-57实例6--对字符串中科目成绩排序
第七章：日期处理技术
7-1单个时间戳的创建
7-2时间戳序列创建
7-3格式化时间戳
7-4时间戳转换-1
7-5时间戳转换-2
7-6时间戳信息获取
7-7单个时间差创建
7-8时间差序列创建
7-9时间差序列转换
7-10时间差信息获取
7-11时间差偏移
7-12实例1--根据出生日期计算年龄
7-13实例2-不规范日期整理为标准日期
7-14实例3--根据时长计算金额
7-15实例4--借阅天数计算到期时间
第八章：高级索引技术
8-1 Series与DataFrame索引
8-2分层索引的设置
8-3分层索引设置的4方法
8-4文件导入导出的分层索引设置
8-5列数据设置为行索引
8-6行索引设置为列数据
8-7选择单行、单列、单值、多行多列
8-8选择指定级别数据
8-9筛选索引之精确筛选
8-10筛选索引之模糊筛选
8-11重新修改索引标签
8-12索引重置-1
8-13索引重置-2
8-14索引排序-1
8-15索引排序-2
8-16索引层级交换
8-17删除分层索引中的指定层级
8-18实例1--筛选下半年销量大于上半年的记录
8-19实例2--对文本型数字月份排序
8-20实例3--根据分数返回等级并设置为索引
第九章：数据汇总技术
9-1分组原理及处理
9-2分组之常规分组
9-3分组之索引分组
9-4分组之分段分组
9-5分组之时间戳分组
9-6分组后的聚合处理-1
9-7分组后的聚合处理-2
9-8分组后的聚合处理-3
9-9分组后的转换处理-1
9-10分组后的转换处理-2
9-11分组后的过滤处理
9-12分组进阶应用（分组排名）
9-13分组后另一种数据聚合方式
9-14数据透视表之聚合处理-1
9-15数据透视表之聚合处理-2
9-16数据透视表的其它选项设置
9-17实例1--提取各分组的前两名记录
9-18实例2--按条件筛选各分组的记录
9-19实例3--提取各分组下的唯一值
9-20实例4--分组批量拆分表格到工作簿
9-21实例5--将数据透视表拆分为工作簿
第十章：表格转换技术
10-1列数据转向行方向（二维表转一维表）
10-2列数据转向行方向（列为分层索引转换）
10-3更强的列数据转到行方向（单层索引）
10-4更强的列数据转到行方向（分层索引）
10-5将行方向数据转列方向
10-6指定行、列方向数据可互转
10-7 append表格纵向拼接（初级）
10-8 concat表格纵向拼接（多表极简合并）
10-9concat表格横向拼接（多表横向合并）
10-10join表格横向拼接-1（按索引序号或标签）
10-11join表格横向拼接-2（指定列的关联拼接）
10-12join表格横向拼接-3（表格联接类型设置）
10-13 join多表横向拼接设置
10-14merge高级表格横向拼接-1（按索引关联）
10-15merge高级表格横向拼接-2（按指定列关联）
10-16merge高级表格横向拼接-3（自定义关联列）
10-17读取单工作簿下的多工作表
10-18读取文件夹下的多工作簿
10-19批量保存-多表保存到单个工作表
10-20多表保存到多个工作表
10-21多表保存到多个工作簿
10-22实例1--工资条制作
10-23实例2--特殊的纵向表格拼接
10-24实例3--多工作表合并与聚合处理
10-25实例4--跨表查询后再聚合汇总
10-26实例5--将汇总结果分发到不同工作表

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