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数据处理方式更高效

relevante Bevölkerung

数据析分析师
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有分析需求的人员
Kurse

在pandas中的数据判断处理

关于数学运算的应用

统计函数应用

字符串处理技术

日期时间处理

数据分组处理

数据合并处理

数据合并处理

Kurskatalog

第一章：pandas条件判断应用
根据判断结果做数据处理（mask、where） 20:29
Pandas中应用if语句与np.where 16:05
逻辑与all逻辑或any应用 14:20

第二章：关于数学运算应用
Pandas的加减乘除运算 16:47
Pandas加减乘除运算的应用 10:16
Pandas求模、乘幂运算（mod pow round) 10:00
数据合并combine方法的应用 18:47

第三章：统计函数应用
Series极大、极小值应用 09:04
DataFrame极大、极小值应用 19:37
强大排名方法rank 23:45
唯一值unique、nunique、is_unique 12:01
众位数mode、中位数median、乘积prod 13:00

第四章：字符串处理技术
合并数据利器cat 20:32
字符串数据合并之join 17:36
字符串数据拆分之split 15:47
字符串数据分组提取之extract 15:15
字符串数据分组提取之extractall 16:39
字符串数据查找之Find、index、findall 12:21
判断指定字符是否存在Endswith、Startswith 16:36
字符串数据的计数len、count 06:20
数据的查找替换replace 12:50
字符串重复Repeat与修剪strip 14:35
字符串补齐的各种方法Zfill、pad、just 10:49

第五章：关于时间数据的处理
关于日期数据date 11:54
关于时间数据time 07:00
关于日期时间数据datatime 10:32
日期时间数据的运算Timedelta 07:54
常见pandaas dt访问器处理 18:31
dt访问器实例应用 11:25

第六章：关于索引的处理
filter索引筛选 21:35
重置索引的值reindex 16:00
重命名索引名称rename 09:23

第七章：数据重塑、排序设置
Pands数据与索引排序sort 17:52
Pandas之以特定部分为排序依据 10:41
Pandas之自定义排序（分类器） 08:15
列表转换为行explode 11:00

第八章：深入学习分组数据处理
groupby之常规分组 21:23
groupby之按分层索引分组 11:57
groupby之按分段分组 16:26
groupby之按日期单位分组 10:37
groupby之分组其它相关设置 11:19
分组数据转换应用transform 16:15
分组数据筛选应用filter 14:18

第九章：数据合并全攻略
数据合并concat（1） 18:00
数据合并concat（2） 16:10
merge数据拼接之连接表类型 11:08
merge数据拼接之连接键类型 17:09
merge数据拼接之连接方式 11:04
join数据拼接 09:39

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