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NumPy与Pandas数据分析实战

共计 30 章节

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数据分析的行业价值 · NumPy与Pandas的定位与优势 · 课程学习路径与实战项目总览

课程导入数据分析的行业价…

环境搭建与工具准备

Anaconda安装 · Jupyter Notebook使用 · NumPy与Pandas版本选择

环境搭建工具准备

ndarray数组的创建 · 属性（shape · dtype

NumPy数组操作

形状变换（reshape · resize） · 拼接与分割（concatenate

NumPy数组操作

NumPy数学运算

向量化运算 · 广播机制 · 通用函数（ufunc）

NumPy数学运算

NumPy高级索引

布尔索引 · 花式索引 · 条件筛选

NumPy高级索引

NumPy随机数与统计

随机数生成 · 随机种子 · 常用统计量（标准差

NumPy线性代数与矩阵运算

矩阵乘法 · 点积 · 特征值分解

NumPy线性代数

NumPy实战案例

使用NumPy处理股票收益率数据 · 图像灰度化 · 数组性能优化技巧

NumPy实战案例

Series与DataFrame的创… · 索引与列名管理 · 数据预览（head

Pandas数据读取与写入

读写CSV · Excel · JSON

Pandas数据读取

Pandas数据清洗

缺失值检测与处理（dropna · fillna） · 重复值处理

Pandas数据清洗

Pandas数据类型与转换

astype · to_numeric · to_datetime

Pandas数据类型

Pandas索引操作

索引设置与重置（set_index · reset_index） · 层次化索引（MultiIndex）

Pandas索引操作

Pandas数据选择与过滤

loc与iloc · 条件筛选 · query方法

Pandas数据选择

Pandas数据排序与排名

sort_values · sort_index · rank方法

Pandas数据排序

Pandas字符串处理

str访问器 · 正则表达式 · 文本清洗（去除空格

Pandas字符串处理

Pandas日期时间处理

日期解析 · 时间序列生成（date_range） · 时间戳运算

Pandas日期时间处理

Pandas分组聚合

groupby机制 · 聚合函数（agg） · transform与apply

Pandas分组聚合

Pandas数据合并与连接

concat · merge（内连接 · 外连接

Pandas数据合并

Pandas数据透视表与交叉表

pivot_table · crosstab · melt与stack/unstack

Pandas数据透视表

Pandas实战案例

电商订单数据清洗与统计 · 用户行为数据分析 · 销售数据月度汇总

Pandas实战案例

数据可视化基础

Matplotlib与Seaborn… · 折线图 · 柱状图

数据可视化基础Matplotlib

Pandas与可视化结合

DataFrame.plot方法 · 分组可视化 · 时间序列可视化

Pandas可视化结合

数据预处理综合实战

从原始数据到干净数据集 · 包括缺失值 · 异常值

数据预处理综合实…从原始数据到干净…

探索性数据分析（EDA）

数据分布分析 · 相关性矩阵 · 分组对比

EDA探索性数据分析

常见问题与调试技巧

内存优化（dtype压缩） · 性能提升（向量化 · numba）

常见问题调试技巧

综合项目实战（一）

基于真实数据集（如泰坦尼克号或电商数… · 清洗 · 分析到可视化的完整流程

综合项目实战基于真实数据集

综合项目实战（二）

时间序列数据分析（如股票价格或销售预… · 使用Pandas进行重采样 · 滚动窗口

综合项目实战时间序列数据分析

课程总结与进阶路径

知识体系回顾 · 常见面试题解析 · 推荐学习资源

课程总结进阶路径