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  • 1 Python数据分析科学计算库(81讲)
    1. 01.numpy基础01

      00:18:52

    2. 02.numpy基础02

      00:23:08

    3. 03.Anaconda配置

      00:18:34

    4. 04.numpy基础03

      00:19:10

    5. 05.创建数组

      00:27:50

    6. 06.快速创建数组

      00:20:07

    7. 07.创建随机数数组01

      00:07:23

    8. 08.创建随机数数组02

      00:18:48

    9. 09.arange和linspace函数

      00:14:21

    10. 10.reshape修改数组形状

      00:08:04

    11. 11.数组的索引与切片01

      00:12:55

    12. 12.数组的索引与切片02

      00:12:19

    13. 13.数组的修改

      00:19:14

    14. 14.数组的运算01

      00:16:52

    15. 15.数学函数

      00:14:07

    16. 16.布尔值索引01

      00:22:55

    17. 17.布尔值索引02

      00:22:34

    18. 18.pandas简介

      00:13:51

    19. 19.创建Series数组

      00:15:33

    20. 20.Series的结构

      00:12:01

    21. 21.Series的属性

      00:10:09

    22. 22.Series的索引操作

      00:37:30

    23. 23.Series的增删查改

      00:37:12

    24. 24.Series的常用操作

      00:11:26

    25. 25.Series的常用操作02

      00:25:32

    26. 26.创建DataFrame

      00:13:16

    27. 27.DataFrame的数据结构

      00:03:26

    28. 28.loc查找数据

      00:20:24

    29. 29.iloc查找数据

      00:09:49

    30. 30.DataFrame的布尔值索引

      00:13:45

    31. 31.DataFrame的增删改查

      00:17:32

    32. 32.reindex修改数据框

      00:16:32

    33. 33.DataFrame的算数运算

      00:17:31

    34. 34.作业讲解

      00:21:24

    35. 35.读取csv文件

      00:25:27

    36. 36.读取txt文件

      00:15:43

    37. 37.读取sql文件

      00:25:18

    38. 38.读取excel

      00:09:56

    39. 39.数据存储

      00:34:22

    40. 40.数据排序与拼接

      00:31:46

    41. 41.数据的连接

      00:14:32

    42. 42.缺失值处理

      00:37:16

    43. 43.分组groupby

      00:15:12

    44. 44.cut与qcut函数

      00:38:48

    45. 45.query快速查询

      00:13:04

    46. 46.OS文件操作模块

      00:41:27

    47. 47.作业讲解

      00:08:24

    48. 48.向量化字符串方法

      00:26:47

    49. 49.映射函数map

      00:24:35

    50. 50.映射函数apply

      00:38:40

    51. 51.apply详解-1

      00:14:21

    52. 52.groupby+apply分组应用01

      00:27:56

    53. 53.groupby+apply分组应用02

      00:08:43

    54. 54.groupby+apply分组应用03

      00:20:42

    55. 55.matplotlib基础01

      00:31:45

    56. 56.matplotlib基础02

      00:17:19

    57. 57.matplotlib应用01

      00:37:57

    58. 58.作业讲解01

      00:21:05

    59. 59.作业讲解02

      00:19:47

    60. 60.作业讲解03

      00:07:47

    61. 61.柱状图

      00:26:34

    62. 62.直方图

      00:17:14

    63. 63.箱线图

      00:11:05

    64. 64.饼图

      00:08:37

    65. 65.pyecharts折线图

      00:53:48

    66. 66.pyecharts柱形图

      00:22:11

    67. 67.课堂练习

      00:21:36

    68. 68.pyecharts箱线图&饼图

      00:14:44

    69. 69.pyecharts官网简介

      00:26:50

    70. 70.作业讲解

      00:12:54

    71. 71.用户消费行为分析01

      00:16:29

    72. 72.用户消费行为分析02

      00:14:36

    73. 73.用户消费行为分析03

      00:28:41

    74. 74.用户消费行为分析04

      00:33:15

    75. 75.用户消费行为分析05

      00:35:11

    76. 76.用户消费行为分析06_复购率

      00:29:16

    77. 77.用户消费行为分析07_回购率

      00:24:58

    78. 78.用户消费行为分析08_留存分析01

      00:37:11

    79. 79.用户消费行为分析09_留存分析02

      00:31:01

    80. 80.用户消费行为分析10_用户分层

      1:00:14

    81. 81.作业讲解

      00:31:02

Python数据分析科学计算库

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Python数据分析科学计算库(81讲)


01.numpy基础01
02.numpy基础02
03.Anaconda配置
04.numpy基础03
05.创建数组
06.快速创建数组
07.创建随机数数组01
08.创建随机数数组02
09.arange和linspace函数
10.reshape修改数组形状
11.数组的索引与切片01
12.数组的索引与切片02
13.数组的修改
14.数组的运算01
15.数学函数
16.布尔值索引01
17.布尔值索引02
18.pandas简介
19.创建Series数组
20.Series的结构
21.Series的属性
22.Series的索引操作
23.Series的增删查改
24.Series的常用操作
25.Series的常用操作02
26.创建DataFrame
27.DataFrame的数据结构
28.loc查找数据
29.iloc查找数据
30.DataFrame的布尔值索引
31.DataFrame的增删改查
32.reindex修改数据框
33.DataFrame的算数运算
34.作业讲解
35.读取csv文件
36.读取txt文件
37.读取sql文件
38.读取excel
39.数据存储
40.数据排序与拼接
41.数据的连接
42.缺失值处理
43.分组groupby
44.cut与qcut函数
45.query快速查询
46.OS文件操作模块
47.作业讲解
48.向量化字符串方法
49.映射函数map
50.映射函数apply
51.apply详解-1
52.groupby+apply分组应用01
53.groupby+apply分组应用02
54.groupby+apply分组应用03
55.matplotlib基础01
56.matplotlib基础02
57.matplotlib应用01
58.作业讲解01
59.作业讲解02
60.作业讲解03
61.柱状图
62.直方图
63.箱线图
64.饼图
65.pyecharts折线图
66.pyecharts柱形图
67.课堂练习
68.pyecharts箱线图&饼图
69.pyecharts官网简介
70.作业讲解
71.用户消费行为分析01
72.用户消费行为分析02
73.用户消费行为分析03
74.用户消费行为分析04
75.用户消费行为分析05
76.用户消费行为分析06_复购率
77.用户消费行为分析07_回购率
78.用户消费行为分析08_留存分析01
79.用户消费行为分析09_留存分析02
80.用户消费行为分析10_用户分层
81.作业讲解


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