深度學習、機器學習和數據分析必須用Pandas。Pandas是在Python最直接最流行的數據處理框架。這門課程目標是，高效快速的讓大家在最短的時間內掌握好pandas這個在python數據分析中不可缺少的數據分析框架，可以這么說，如果你不會使用pandas，那你就談不上會用python做數據分析。
適用人群
有志于學習技術的所有人
課程簡介
注意：實驗數據在第二講中下載。
本課程會使用奧林匹克一個真實的數據作為實驗數據，從零基礎到各種pandas的常用操作，到常用的數據可視化，讓你在最短的時間內掌握好pandas，輕松愉快的玩轉數據分析。課程包括以下內容：
第一章：聽課注意事項及初識pandas
第二章：Series和Dataframes
第三章：數據輸入及驗證
第四章：數據基本分析
第五章：數據可視化基礎篇
第六章：數據索引
第七章：數據分組
第八章：數據重塑
第九章：數據可視化進階篇
第十章：數據框架多表操作
第十一章：房價數據分析案例
第十二章：貸款風險預測案例
第1章聽課注意事項及初識pandas
1-1課程介紹
1-2觀看課程注意事項
1-3初識pandas
第2章Series和DataFrames
2-1數據讀取及Dataframe初識
2-2Series及其與Dataframe的關系
2-3本章實戰場
2-4pandas老司機帶你過第一關
第3章數據輸入與驗證
3-1pandas數據輸入
3-2shape屬性
3-3head和tail方法
3-4info方法
第4章基本數據分析
4-1數據頻率統計-value_counts方法
4-2數據排序-sort_values方法
4-3布爾值索引快速篩選數據
4-4字符串處理--模糊查詢
4-5基本數據分析實戰現場
4-6pandas老司機帶你過第二關
第5章數據可視化基礎篇
5-1初識Matplotlib與Seaborn
5-2常見圖形-線形圖 柱狀圖及餅狀圖
5-3圖形顏色設置
5-4圖形尺寸設置
5-5多顏色自動匹配-colormaps
5-6seanborn初探
5-7第五章實戰現場
5-8pandas老司機帶你過第三關
第6章數據索引
6-1數據索引初識
6-2數據索引的設置方式
6-3索引復位
6-4按索引排序數據
6-5loc數據行索引
6-6iloc索引
6-7第六章實戰現場
6-8pandas老司機帶你過第四關
第7章數據分組
7-1數據分組對象
7-2遍歷分組對象
7-3分組數據常用操作
7-4第七章實戰現場
7-5pandas老司機帶你過第五關
第8章數據重塑
8-1重塑數據準備
8-2stack和unstack用法
8-3第八章實戰現場
8-4pandas
第9章數據可視化續篇
9-1heatmap數據總結圖
9-2定制colormap
9-3第九章實戰現場及老司機帶你飛
第10章多表操作
10-1批量處理數據-apply函數
10-2數據多表合并之concat方法
10-3數據框架多表左右內外連接
第11章房價數據分析及預測
11-1初看多維度房價相關數據
11-2數據合并及初級線性回歸
11-3多變量線性回歸
第12章金融貸款風險預測
12-1貸款數據預覽與導入
12-2特征選擇與數據清洗
12-3數據探索
12-4風險預測建模-高斯樸素貝葉斯模型
12-5數據預測及模型評估
數據預測及模型評估
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