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Python之数据科学库
第27任务： 023 - 【series和读取外部数据】01pandas的series的了解.mp4
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任务列表
第1任务： 资料文档下载
第2任务： 001 - 【数据分析介绍和环境安装】01数据分析的介绍.mp4
第3任务： 002 - 【数据分析介绍和环境安装】02jupyter和conda的使用.mp4
第4任务： 003 - 【matplotlib折线图】01matplotlib的基础绘图.mp4
第5任务： 004 - 【matplotlib折线图】02matplotlib的基础绘图和调整x轴的刻度.mp4
第6任务： 005 - 【matplotlib折线图】03matplotlib的绘制10点到12点的气温.mp4
第7任务： 006 - 【matplotlib折线图】04matplotlib设置显示中文.mp4
第8任务： 007 - 【matplotlib折线图】05matplotlib的设置图形信息.mp4
第9任务： 008 - 【matplotlib折线图】06matplotlib绘制多次图形和不同图形的差异介绍和总结.mp4
第10任务： 每日作业
第11任务： 009 - 【matplotlib常用统计图】01绘制散点图.mp4
第12任务： 010 - 【matplotlib常用统计图】02绘制条形图.mp4
第13任务： 011 - 【matplotlib常用统计图】03绘制多次条形图.mp4
第14任务： 012 - 【matplotlib常用统计图】04绘制直方图.mp4
第15任务： 013 - 【matplotlib常用统计图】05更多的绘图工具的了解.mp4
第16任务： 每日作业
第17任务： 014 - 【numpy数组】01numpy的数组的创建.mp4
第18任务： 015 - 【numpy数组】02数组的计算和数组的计算.mp4
第19任务： 016 - 【numpy读取本地数据和索引】01numpy读取本地数据.mp4
第20任务： 017 - 【numpy读取本地数据和索引】02numpy中的索引和切片.mp4
第21任务： 018 - 【numpy读取本地数据和索引】03numpy中更多的索引方式.mp4
第22任务： 每日作业
第23任务： 019 - 【numpy中的nan和常用方法】01数据的拼接.mp4
第24任务： 020 - 【numpy中的nan和常用方法】02numpy中的随机方法.mp4
第25任务： 021 - 【numpy中的nan和常用方法】03numpy中的nan和常用统计方法.mp4
第26任务： 022 - 【numpy中的nan和常用方法】04numpy中填充nan和youtube数据的练习.mp4
第27任务： 023 - 【series和读取外部数据】01pandas的series的了解.mp4
第28任务： 024 - 【series和读取外部数据】02pandas读取外部数据.mp4
第29任务： 每日作业
第30任务： 025 - 【dataframe】01pandas的dataFrame的创建.mp4
第31任务： 026 - 【dataframe】02Dataframe的描述信息.mp4
第32任务： 027 - 【dataframe】03dataFrame的索引.mp4
第33任务： 028 - 【dataframe】04bool索引和缺失数据的处理.mp4
第34任务： 029 - 【统计方法和字符串离散化】01padas的常用统计方法.mp4
第35任务： 030 - 【统计方法和字符串离散化】02电影数直方图.mp4
第36任务： 每日作业
第37任务： 031 - 【数据的合并和分组聚合】01字符串离散化的案例.mp4
第38任务： 032 - 【数据的合并和分组聚合】02数据合并.mp4
第39任务： 033 - 【数据的合并和分组聚合】03数据分组聚合.mp4
第40任务： 034 - 【数据的合并和分组聚合】04数据分组聚合02.mp4
第41任务： 035 - 【数据的合并和分组聚合】05数据的索引学习.mp4
第42任务： 036 - 【数据的合并和分组聚合】06数据分组聚合练习和总结.mp4
第43任务： 每日作业
第44任务： 037 - 【时间序列】01pandas时间序列01.mp4
第45任务： 038 - 【时间序列】02pandas时间序列02.mp4
第46任务： 039 - 【pandas案例】01案例.mp4
第47任务： 040 - 【pandas案例】02PM2.5案例.mp4
第48任务： 041 - 【pandas案例】03PM2.5案例02.mp4
第49任务： 042 - 【pandas案例】04豆瓣电视的案例.mp4
第50任务： 每日作业
