作业

1553人已阅读，今天你学习了吗？

• 第一章：数据分析前奏
  • 第一节：什么是数据分析
  • 第二节：环境搭建
  • 第三节：JupyterNotebook使用
  • 第四节：作业
• 第二章：Numpy库
  • 第一节：Numpy库介绍
  • 第二节：数组基本
  • 第三节：数组操作
  • 第四节：索引和切片
  • 第五节：索引和切片作业
  • 第六节：深拷贝和浅拷贝
  • 第七节：文件操作
  • 第八节：文件操作作业
  • 第九节：NAN和INF值处理
  • 第十节：random模块
  • 第十一节：Axis理解
  • 第十二节：通用函数
  • 第十三节：Numpy练习题
• 第三章：Pandas库
  • 第一节：pandas库介绍
  • 第二节：pandas数据结构
  • 第三节：pandas索引操作
  • 第四节：pandas数据类型转换
  • 第五节：pandas文件操作
  • 第六节：pandas缺失值处理
  • 第七节：pandas常用操作
  • 第八节：pandas数据离散化
  • 第九节：pandas合并操作
  • 第十节：pandas分组与聚合
  • 第十一节：交叉与透视表
• 第四章：Matplotlib库
  • 第一节：数据分析常见图
  • 第二节：基本使用
  • 第三节：条形图
  • 第四节：直方图
  • 第五节：散点图
  • 第六节：饼图
  • 第七节：箱线图
  • 第八节：雷达图
  • 第九节：matplotlib绘图分析
  • 第十节：多图布局
  • 第十一节：matplotlib配置
  • 第十二节：matplotlib作业
• 第五章：Seaborn库
  • 第一节：Seaborn库介绍
  • 第二节：关系绘图
  • 第三节：分类绘图
  • 第四节：分布绘图
  • 第五节：线性关系绘图
  • 第六节：FacetGrid结构图
  • 第七节：样式设置
  • 第八节：调色盘设置
  • 第九节：seaborn作业

• 
  Python数据分析入门到实战