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视频选集 0.Python前言-1.【数据分析准备】课程介绍 2.【数据分析准备】什么是数据分析 3.【数据分析准备】开发环境搭建 4.【数据分析准备】jupyternotebook详细讲解 5.【Numpy库】Numpy库介绍 6.【Numpy库】数组的创建方式 7.【Numpy库】数组的数据类型详解 8.【Numpy库】多维数组及其简单操作 9.【Numpy库】数组的索引和切片详解 10.【Numpy库】布尔索引 11.【Numpy库】数组值的替换 12.【Numpy库】数组的广播机制 13.【Numpy库】数组形状操作-reshpae、resize 14.【Numpy库】数组形状操作-数组的叠加 15.【Numpy库】数组形状操作-数组切割 16.【Numpy库】数组形状操作-转置 17.【Numpy库】数组的浅拷贝和深拷贝 18.【Numpy库】文件操作-csv文件操作 19.【Numpy库】文件操作-save和load方式 20.【csv文件】读取csv文件的两种方式 21【csv文件】写入csv文件的两种方式 22.【Numpy库】NAN和INF值的认识 23.【Numpy库】NAN和INF值处理-删除 24.【Numpy库】NAN和INF值处理-替换 25.【Numpy库】random模块 26.【Numpy库】axis轴理解 27.【Numpy库】通用函数-一元函数 28.【Numpy库】通用函数-二元函数 29.【Numpy库】通用函数-聚合函数 30.【Numpy库】通用函数-布尔判断函数 31.【Numpy库】通用函数-排序 32.【Numpy库】通用函数-其他函数补充 33.【Pandas库】pandas介绍 34.【Pandas库】Series创建 35.【Pandas库】Series基本用法 36.【Pandas库】Series总结 37.【Pandas库】DataFrame介绍 38.【Pandas库】DataFrame创建--字典类 39.【Pandas库】DataFrame创建--列表类 40.【Pandas库】DataFrame基本使用 41.【Pandas库】Pandas索引操作---index对象 42.【Pandas库】Pandas索引操作---重新索引 43.【Pandas库】Pandas索引操作---增 44.【Pandas库】Pandas索引操作---删 45.【Pandas库】Pandas索引操作---改 46.【Pandas库】Pandas索引操作---查 47.【Pandas库】Pandas索引操作---高级索引 48.【Pandas库】Pandas索引操作---作业 49.【Pandas库】Pandas对齐运算---算术运算和数据对象 50.【Pandas库】Pandas对齐运算---填充值 51.【Pandas库】Pandas对齐运算---混合运算 52.【Pandas库】Pandas函数应用---apply和ap 53.【Pandas库】Pandas函数应用---排序 54.【Pandas库】Pandas函数应用---唯一值和成员属性 55.【Pandas库】Pandas函数应用---处理缺失数据 56.【Pandas库】Pandas层级索引 57.【Pandas库】Pandas统计计算和描述 58.【Pandas库】Pandas入门总结 59.【Pandas库】数据加载，存储与文件格式---读写文本格式 60.【Pandas库】数据清洗和准备---处理缺失数据 61.【Pandas库】数据清洗和准备---移除重复数据 62.【Pandas库】数据清洗和准备---利用映射或函数转换数据 63.【Pandas库】数据清洗和准备---替换值 64.【Pandas库】数据清洗和准备---重命名轴索引 65.【Pandas库】数据清洗和准备---离散化和面元划分 66.【Pandas库】数据清洗和准备---检测和过滤异常值 67.【Pandas库】数据清洗和准备---排列和随机采样 68.【Pandas库】数据清洗和准备---字符串对象方法 69.【Pandas库】数据清洗和准备---正则表达式 70.【Pandas库】数据清洗和准备---pandas的矢量化 71.【Pandas库】数据清洗和准备---总结 72.【Pandas库】数据规整---层次化索引 73.【Pandas库】数据规整---数据连接 74.【Pandas库】数据规整---数据合并 75.【Pandas库】数据规整---重塑层次化索引 76.【Pandas库】数据规整---轴向旋转 77.【Pandas库】数据分组和聚合 78.【Pandas库】数据分组和聚合---补充 79.【Matploblib库】数据分析中的常用图剖析 80.【Matploblib库】matplotlib基本使用 81.【Matploblib库】设置折线图的线条样式 82.【Matploblib库】设置图标题和显示中文 83.【Matploblib库】设置轴刻度和文本显示 84.【Matploblib库】设置marker和注释文本 85.【Matploblib库】画板样式设置和保存图片 86.【Matploblib库】绘制多个子图和matplotlib 87.【Matploblib库】条形图-垂直条形图的绘制 88.【Matploblib库】条形图-横向条形图的绘制 89.【Matploblib库】条形图-分组条形图的绘制 90.【Matploblib库】条形图-堆叠条形图的绘制 91.【Matploblib库】直方图-直方图的绘制 92.【Matploblib库】散点图-散点图的绘制 93.【Matploblib库】散点图-绘制回归曲线 94.【Matploblib库】作业-散点图作业要求 95.【Matploblib库】饼图-饼图的绘制 96.【Matploblib库】作业-饼图的作业要求 97.【Matploblib库】箱线图-箱线图详解 98.【Matploblib库】箱线图-箱线图的绘制 99.【Matploblib库】雷达图-雷达图的绘制 100.【Matploblib库】matplotlib图结构分析 101. 101.【Matploblib库】Axes对象讲解 102. 102.【Matploblib库】Axis对象讲解 103. 103.【Matploblib库】Tick对象讲解 104. 104.【Matploblib库】多子图调整布局 105. 105.【Matploblib库】自定义多图布局 106. 106.【Matploblib库】散点图直方图综合案例 107. 107.【Matploblib库】rcParams配置详解 108. 108.【Seaborn库】关系图-散点图的绘制 109. 109.【Seaborn库】关系图-折线图的绘制 110. 110.【Seaborn库】分类图-分类散点图的绘制 111. 111.【Seaborn库】分类图-分类分布图的绘制 112. 112.【Seaborn库】分类图-分类统计图的绘制 113. 113.【Seaborn库】分布图-单一变量分布图的绘制 114. 114.【Seaborn库】分布图-二变量分布图的绘制 115. 115.【Seaborn库】分布图-pairplot分布图的绘制 116. 116.【Seaborn库】线性回归-线性回归图的绘制 117. 117.【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet 118. 118.【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet 119. 119.【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet 120. 120.【Seaborn库】seaborn样式和风格设置 121. 121.【Seaborn库】调色盘-调色盘的使用和定性调色盘 122. 122.【Seaborn库】调色盘-连续和离散调色盘 123. 123.【pyecharts】pyecharts介绍 124. 124.【pyecharts】pyecharts快速入门 125. 125.【pyecharts】绘图配置项数据准备 126. 126.【pyecharts】绘图配置项讲解（1） 127. 127.【pyecharts】绘图配置项讲解（2） 128. 128.【pyecharts】条形图的绘制 129. 129.【pyecharts】箱线图的绘制 130. 130.【pyecharts】地图的绘制 131. 131.【机器学习】认识机器学习 132. 132.【机器学习】scikit-learn库介绍 133. 133.【机器学习】算法介绍 134. 134.【机器学习】sklearn数据集介绍 135. 135.【机器学习】K近邻算法原理 136. 136.【机器学习】使用sklearn实现K近邻 137. 137.【机器学习】K近邻预测约会是否受欢迎 138. 138.【机器学习】标准化原理和代码实现 139. 139.【机器学习】K近邻总结和作业 140. 140.【机器学习】朴素贝叶斯公式详解 141. 141.【机器学习】朴素贝叶斯文档分类原理 142. 142.【机器学习】特征抽取-CountVectorizer 143. 143.【机器学习】朴素贝叶斯文章分类实战 144. 144.【机器学习】多项式、高斯、伯努利模型 145. 145.【机器学习】决策树理解 146. 146.【机器学习】决策树之信息熵 147. 147.【机器学习】决策树之信息熵补充 148. 148.【机器学习】决策树之信息增益 149. 149.【机器学习】决策树之算法选择（ID3，C4.5，CAR 150. 150.【机器学习】决策树算法之预剪枝和后剪枝 151. 151.【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（1） 152. 152.【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（2） 153. 153.【机器学习】决策树的绘制 154. 154.【机器学习】随机森林原理 155. 155.【机器学习】sklearn实现随机森林 156. 156.【机器学习】线性回归通俗解释 157. 157.【机器学习】线性回归方程和损失函数 158. 158.【机器学习】线性回归推导-求解对象转换 159. 159.【机器学习】线性回归推导-似然函数 160. 160.【机器学习】线性回归推导-梯度下降 161. 161.【机器学习】线性回归预测波士顿房价 162. 162.【机器学习】正则化和岭回归 163. 163.【机器学习】逻辑回归原理 164. 164.【机器学习】逻辑回归预测是否患癌症 165. 165.【机器学习】精确率和召回率 166. 166.【机器学习】特征工程-字典特征抽取 167. 167.【机器学习】特征工程-文本特征抽取和jieba分词 168. 168.【机器学习】特征工程-TFIDF特征抽取 169. 169.【机器学习】特征工程-归一化 170. 170.【机器学习】特征工程-标准化 171. 171.【机器学习】特征工程-缺失值处理 172. 172.【机器学习】特征工程-特征选择 173. 173.【机器学习】特征工程-PCA原理分析 174. 174.【机器学习】特征工程-PCA实例 175. 175.【项目实战】Airbnb数据集-价格因素分析 176. 176.【项目实战】Airbnb数据集-房屋数据预处理 177. 177.【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区分析 178. 178.【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区对比分析 179. 179.【项目实战】Airbnb数据集-房东房源数量分析 180. 180.【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间分析 181. 181.【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间综合分析 182. 182.【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（1） 183. 183.【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（2） 184. 184.【项目实战】Airbnb数据集-评论数量预测 185. 185.【项目实战】Airbnb数据集-预测结果可视化 1.1.1什么数据挖掘分析，到底在解决什么问题？ 2.1.2 Python 的数据结构和基本语法 3.1.3 扩展包与 Python 环境( 4.2.1 Anaconda的安装与配置 5.2.2 Python语言的基本语法规则( 6.2.3 Python语言的数据类型 7.2.4 分支结构与循环结构 8.2.5 自定义函数与错误处理 9.3.1数据管理：Why Pandas_ 10.3.2手工输入数据并建立数据框 11.3.3读取文本格式的数据文件 12.3.4读取EXCEL格式的数据文件 13.3.5Pandas数据读入保存命令总结 14.4.1学Python统计分析时要注意的几大问题 15.4.3连续变量的统计描述（上）
Python学习课堂的视频 【整整600集】北京大学196小时讲完的Python教程（数据分析）零基础入门到精通全套教程，全程干货无废话，这还学不会，我退出IT圈！数据挖掘/可视化/大数据 【全742集】强推！清华大佬终于把Python做成了动画片，2025最新版，从零基础入门到精通Python全栈，学完即就业！拿走不谢，学不会我退出IT圈！！
