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[Python] 清华学霸尹成Python数据分析教程

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-5-20 14:41:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
    & p% i) P6 b7 J  G9 Q( H$ Q
    3 x% T6 q& S0 ]: S6 ?( o+ \1 ?
    课程目录
    4 {" R& v6 D7 ]# M: r│  & S- @2 Z! F+ O' U8 x5 E
    ├─Python数据分析海量数据营销day1# `0 N0 t) N# X# {' C" j3 H+ c9 }
    │      10CSDN数据一步提取.mp4& F: e/ ]3 r9 R! K
    │      11数据提取.mp4
    ; y7 I, H; x8 l" \. g│      12wxpython提取工具界面设计.mp4
    * k" Y. W* i8 _. r5 y│      14QT作业简介.mp46 `7 c( P; }' a' E- N) @
    │      15作业.wmv. u' J- e. f2 ]$ f
    │      1目标生成密码字典.mp43 i; l, T, H1 l
    │      2排列与组合的计算.mp44 O) l1 J$ ?, @" z/ s3 r' |9 m/ I+ f
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    │      5密码提取.mp4
    4 i1 g- i, a. x│      6密码排序.mp4
    , y; T+ r4 S* v  o- _$ Q/ L│      7密码统计次数逻辑.mp4! n. t+ @: m2 b6 i( U
    │      8密码次数统计.mp4, ^& e! L! y8 [; b) d9 H, ?
    │      9密码提取成功.mp4$ f  g, {5 ]- R& y2 W9 E* ~
    │      dataCompany.zip
    ( w2 Q; e: r4 _6 M9 W8 U' l3 U│      password.zip5 A- b2 X0 [8 ]2 O: V5 e
    │      作业.png
    # t. Q$ @$ s7 w  R* z  M│      数据提取.png
    ' o- m4 |$ L: n: X5 c+ e│      记录.txt
    : Q) U- D+ E1 y3 W2 @" @9 J" Z│        Z4 s, g$ o$ A8 |# o6 J% J
    ├─Python数据分析海量数据营销day10
    + n) _; q) g( V9 |& Q$ Z, {│      1numpy矩阵.mp4
    & v& O; f9 H# K, k& L│      2numpy线性代数.mp4
    $ r  {7 I$ O/ K( M/ T' M  \│      3numpy绘制函数曲线.mp4
    , r7 |2 M% \  t2 }8 J$ u. ]) F3 h3 h8 B│      4numpy高级绘图.mp4
      y& L# p( C2 V$ i6 F│      5numpy序列化.mp43 [1 T& [- `- T+ f* b$ y
    │      6未来岗位.mp4
    ) u: V4 v/ k' D$ P$ ]' t" c│      7numPy小结.mp4( c" v" f& N/ {+ ]$ I
    │      code.zip" F; C$ f. A* [8 k$ Z
    │      numpy实战.zip& l9 F2 c7 f  c2 l4 K
    │      就业.txt
    8 k+ }- s9 h" U+ \* D, R│      
    4 f3 |  G5 H3 E5 v: C# i- b├─Python数据分析海量数据营销day11/ P0 d+ z( C% s' L+ T6 j
    │      1pandas用于分析数据.mp4
    1 K. B1 j  Y' m/ v# A│      2pandas操作数据行与列.mp4
    9 g/ b+ A0 K1 r4 n│      3pandas结合tushare选择行与列.mp4
    8 F: |5 T( v: Q4 P7 a8 W: ?' r│      4pandas选择多列与计次.mp4
    : \! W- \: A3 ^0 q6 I: D- F│      5pandas对比数据框架索引.mp4) C4 w* e0 n" y+ W+ ]+ M2 o
    │      6panda类型Series.mp4* f' c+ `8 U9 l2 h8 S
    │      7pandas实战dataframe.mp4
    # Y7 ]4 Y4 e$ i! ]" N) z│      8pandasDataFrame与Series计算.mp45 k# Q- E4 F! h
    │      9上午小结.mp49 S2 D1 G7 R% N
    │      code.zip: E) C4 P% E9 m7 [1 s
    │      nasa.txt
    . R) K/ P8 X7 V, Y7 d* [& [; g│      pandas-official-tut-zh-master.zip, |! V' M4 e2 U) m$ {
    │      state-abbrevs.csv! U9 |1 M9 z# L
    │      / `0 z- k6 R, _; o. P0 z# X
    ├─Python数据分析海量数据营销day12
    & P8 u! x& b' ]8 ]│      10pandas多层索引.索引与切片.mp4! a, b5 u6 C5 R
    │      11pandas多层索引的聚合与统计.mp41 Y/ J' i1 M3 [- L8 d8 s0 z
    │      12作业.mp4/ X# k$ q0 \2 x, e- E
    │      1pandas.DataFrame实战复习.mp4
    2 q/ Y$ w1 ?! I' {2 `0 _  N6 Q│      2pandas.Series实战复习.mp4# l( T+ ]9 e, u3 D+ b& H
    │      3pandas处理txt.csv.xls.json数据.mp4
    3 I( Q, @1 R  v│      4pandas处理mysql数据库.mp40 R$ E' P( Q) u0 z, G9 l! \
    │      5.None与np.nan用于数据缺失.mp4+ v2 \9 {( p4 l
    │      6pandas处理缺失数据.mp4
    % ]  D9 v5 u1 R# Q9 k; b│      7pandas_nasa数据实战1.mp4
    1 u/ m% N9 B8 H0 x7 y% z│      8pandas_nasa数据实战2.mp4: L6 y9 E" w! m0 c5 S
    │      9pandas处理数据的多层索引.mp4+ L5 R) o5 N  B
    │      baidu.csv! Q8 T7 m$ A! c
    │      baidu.xls7 _2 g5 ?+ ~  |' H$ a/ |& v
    │      code.zip
    9 N" U- l3 @8 E│      nasa.txt
    % X0 C. J; x0 N│      nasa1.txt  B& z0 G$ M; g- X* e( L' T& X* b
    │      pandas-official-tut-zh-master.zip
    0 {0 H: b% u' R+ K/ k% K│      state-abbrevs.csv
    7 _' s8 K4 J+ A5 S* a│      作业.txt
    / T) n3 x9 y' R/ z& a& I4 @│      嵌套索引.png8 y* j% M& a8 h; D8 b& H7 f' L3 ?
    │      数学极限.png& t, S( C7 U, A" p' a
    │      
    % K  T8 G& R+ y% _! Q) i├─Python数据分析海量数据营销day13
    8 h9 c$ ?8 \8 p! z7 O│      10美国数据计算分析密度.mp4
    % V7 ~, D* v* e- l  ]( r8 S│      11pandas与NumPy计算对比.mp4- `+ _: Z8 W% x: ]6 F# ~& G
    │      1pandas数据的拼接.mp4
    ' k7 A" B8 Z+ v" o. I' W0 y, [│      2pandas股票数据拼接.mp4
    " y- j% X9 C/ {# a2 F│      3pandas不匹配数据的拼接.mp4
    ' N$ c5 ~% ~1 x! T$ d( B5 ~$ p│      4pandas数据归并.mp4
    6 x* w% F" B9 v( I│      5pandas股票数据归并.mp4; n* A" L/ q# _0 m+ w9 [8 J
    │      6pandas左右归并.mp4
    9 [+ F# y2 ^5 P& {│      7pandas内归并与外归并.mp4' z) R6 R* U1 A- _- F
    │      8pandas列冲突.mp49 U# ?. o' I3 I4 w3 U) Z8 N' E& N
    │      9美国数据预处理清洗缺失.mp4
    3 i$ R1 F2 p1 X3 q$ U7 |0 o3 v│      code.zip: b6 i; B; c3 X# M. q6 Z% M' C
    │      pandas-official-tut-zh-master.zip( N/ h  H3 _0 W/ w. ]
    │      state-abbrevs.csv9 I7 E+ ~: m  A+ J! c4 o0 T
    │      state-areas.csv  q3 K" S2 s! m7 I4 W* W- `$ L$ l
    │      state-population.csv! \& b. o: ^7 ?. P6 p/ ~
    │      
    . [7 N( U8 V" S$ W' i, i├─Python数据分析海量数据营销day14
    5 [- E  g+ p6 ]8 ?4 F0 e│      10作业.mp4
    5 Y4 C' o0 v" F8 a: k, s: y' Y│      1pandas处理数据归并关系一对一一对多多对多.mp4
    ' P- O" Q& v7 g, I0 @│      2pandas替换index新建序列删除重复数据替换.mp43 ]. p( G' G, y4 H. s$ f
    │      3pandas与numpy协同处理数据.mp42 w2 b" x5 H$ ?* k8 R
    │      4pandas_take随机抽样排序.mp4' n/ T) _2 E9 e/ ?
    │      5pandas聚合操作.mp4- `. S& q+ a1 W
    │      6pandas自定义聚合计算.mp4* h2 u1 _( Q. ?) {* j
    │      7处理股票数据绘制股价走势图.mp4
    1 k' M1 i: s6 k4 W4 W4 g│      8金融数据简单绘图.mp4
    , _$ }& x0 y5 S, l" W6 ~  x│      9统计方法.mp4; S' z7 g+ ?$ W* v6 F, r9 i
    │      code.zip/ P. L7 R5 @. \% d9 N8 i
    │      EM算法.png; b' J$ b" M8 k. S2 c6 H7 R
    │      numpy攻略:python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf: x# Z; ^9 s' s. B
    │      pandas开房.zip
    % z3 i, u! _+ \) z. b+ ?. }% x2 D2 L* t│      Python数据分析与挖掘实战.pdf
    5 C' j5 r$ d/ o2 X0 p│      Python科学计算(scipy).pdf
    / E# g% j- k. \8 p3 z! k% |) B  H│      stock2015-2016.csv* P# ]  a/ ^) G9 o" A6 J8 t& h
    │      作业.txt
    $ Q% s' p3 T+ L) Y$ y$ b- I│      决策树.png5 h3 P: x  ~' i
    │      向量机.png
    2 R1 |$ D' c+ s4 _│      常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
    3 `3 j! j/ Z' c* I% \* Y. F4 ]│      感知机.png
    ) R: n/ ?! R7 g) x) L2 c│      提升算法.png
    0 Q7 k( \! y8 N. B1 ?│      数据分析:1a0a8b6a0001460bce.zip
    & L% J/ Y, [8 o5 V* M- ?% U+ i│      数据挖掘:19a4ba7f0006e20bce.zip$ a8 ]; P1 S9 Y2 _* H9 f. ~* c$ E
    │      无向图.png9 A$ w& @5 m& x! P; T; D/ E# @
    │      统计学习方法课件.zip# w% g* ?; p8 D& L$ m- T' W8 p3 v
    │      贝叶斯.png- m! w" Z" {5 f0 h$ N
    │      近邻.png
    7 ]9 [) @9 J6 u& R+ g│      量化投资--程序化交易及高频交易.pdf
    ! L* l; C  o0 u1 N│      量化投资.pptx
      p) A( L' n# c$ y4 q1 @│      隐马尔科夫算法.png
    # c( W: ]9 H. r1 ^│      高频交易、算法交易、量化交易的服务器硬件完美配置方案.pdf9 N( U% [2 q- K5 [% m
    │      
    & Q6 ?  x/ k2 t- |5 @& I  I; r├─Python数据分析海量数据营销day15
    " I+ m$ s% U9 ?  k2 i8 a1 P" j1 N│      10matplotlib子图.mp4
    + k! d2 t% T6 L/ F9 s│      11matplotlib收尾.mp4
    6 _  W# N5 A/ \│      12作业.mp42 K  i0 G" \) W9 T3 w# I! L
    │      1pandas回顾.mp49 H2 b+ A# h. ]! g( t$ h( n9 T, F) `
    │      2matplotlib简单绘图.mp4: }* T6 [4 _2 x% Y3 m
    │      3numpy整合matplotlib绘图.mp4
    / v# d# F; X3 i2 O2 Z$ o; s│      4.dangdang.ipynb  x! U& o8 u2 q+ u, q1 F
    │      4numy.pandas.matplotlib绘图.mp4
    # A: j1 w- M% k│      5数据工程师必备DataView.mp4
    : }3 f/ ~' f  ?- d5 Q& Z. U│      6解决中文乱码.mp4" {$ B1 J) ?, n0 ~
    │      7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
    3 d+ Y$ z* m) I' b* a# t3 r│      8matplotlib简单绘图载入数据.mp4
    + A0 i2 S% G/ P3 ]: C8 K│      9matplot样式简介.mp45 c7 P% z0 I* W/ J( l3 H. @
    │      data1stock.zip
    9 f8 M* [% F! O% P# S│      data2user.zip) B3 d: q6 y0 x; X7 I( K5 J$ R
    │      DataView.zip
    3 c0 {6 H& Z- _  q/ i│      DataViewProject.zip
    4 f3 K. r3 `3 d  J│      pandas.zip( Q+ A+ }) e2 u
    │      py-ds-intro-tut-zh-master.zip
    - T: d9 Q9 q5 h│      作业.txt
    : p% i( _" }! O& b! Q' J│      股票.ipynb6 n. `8 ]( p( \/ w! t# Z
    │      
    . |! Z! L8 J) M2 c" J├─Python数据分析海量数据营销day2
    $ t7 j8 \( @& t% G│      10二分查找提高速度.mp4
    1 i+ |; b' z) T. e+ n│      11拉格狼日查找.mp4
    ! r3 M6 G4 `% g, T" \│      12文件排序.mp44 n8 S8 ~3 r+ Y( [
    │      13内存索引随机访问.mp4
    : o# `9 g5 X% q2 q* ^+ E│      14内存索引二分查找数据.mp41 Y7 i# v! l& @) P  s; u1 ~( Z; [7 ~
    │      1时间装饰器.mp4
    ' @7 q4 m; @: |, }: L7 O│      2类装饰器.mp4
    4 v+ ]% z: s1 |! g1 a│      3硬盘检索时间装饰器.mp42 {1 l: `2 F) K0 |0 G
    │      4内存检索装饰器.mp4
    ; D3 ?: D9 g; S; \' `% u. ^  I0 I% l│      5装饰器.mp4) w/ s. r' D+ z" c/ J  W& h& t
    │      6装饰器的调用版.mp4. L6 A$ A6 V4 ]( J, v% s: h
    │      7装饰器的参数.mp4, l7 t/ |" f* @- h6 a8 C
    │      8搜索计时装饰器.mp4
    7 Q! X1 r8 v$ y3 R5 [( J6 ~6 K│      9常规搜索以及二分查找法原理.mp4
    * |) K* I) |9 z+ S+ s; E7 Y│      Search.zip
    2 J* Z1 i/ p2 t2 x6 R│      二分查找.png
    ' Y' m, `. X$ c4 |5 H│      拉格狼日.png
    ) K% c4 Q. P% m- _2 i4 x│      索引.png
    0 I1 I7 I6 C" G; W7 q│      
    8 i3 `* g+ o" _% D; n├─Python数据分析海量数据营销day3
    % D/ M! X( q; i7 c. i│  │  10数据网页查看服务.mp4
      g4 Q. G. G8 c0 L% P│  │  11作业.mp4
    5 Q' ~3 z" W' L( U: w: v│  │  1索引保存到硬盘.mp4
    $ q( D6 q( w$ A; ^1 l& n) l" G│  │  2硬盘索引的随机访问.mp49 m- F: I) n* U/ _9 y
    │  │  3硬盘索引的二分查找法.mp4; L" S; C( s8 f  X) B
    │  │  4倒排索引的概念.mp4
    4 Y, k5 o6 q' d6 a│  │  5倒排索引随机查找.mp42 N7 U2 g' F$ t. ]
    │  │  6倒排索引保存.mp4
    " l, S) ~7 ?" p, _│  │  7倒排索引的内存二分查找.mp4& ~* r; |% g! |( |
    │  │  8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
    & \" T8 L7 X1 t│  │  9数据类的封装与测试.mp4! E, d4 z, z% M* m9 q: ?
    │  │  flaskdatafind.zip
    4 g2 ^( ]& b. P; K# }7 B) ]7 g│  │  Search.zip
    ! e# R. g4 L0 p│  │  UI.png
    : |1 e9 Z( b5 B, H3 ~│  │  作业.txt
    2 v( K! _* v' {6 A│  │  硬盘索引二分查找.png' w) c' @6 C: L; j
    │  │  索引在硬盘.png3 K( u5 `$ B' t  I
    │  │  索引排序.png5 |, _# j/ K% P( j% l
    │  │  4 X) U$ U" f- s, R
    │  └─all: v8 c7 b7 V7 J$ \, H% b& v. L
    │          178_1000w_3087.rar' }( u: n7 V9 [! p( m+ e( R# @4 A
    │          7k7k_2000w_2047.rar
    " b' Z" n5 D# w& P6 ^0 |│          cdns-chinait-600w.rar1 J. z/ ?* I; v4 n/ ]  n( q
    │          duduniu_66277.rar
    ( L1 c# L0 J5 ^8 w; `9 T│          duoduo_800w.rar
    4 p! N2 c' y$ X* y; `: s$ ?│          hostlocw.zip
    " r) j  A, p4 O# d- q* X: Q│          renren500w_16610.rar& C2 S" Z- c  a" o+ r8 r9 a
    │         
    0 g/ U' E) M0 h: y. P0 w├─Python数据分析海量数据营销day4: N( I3 v4 U$ E/ v6 O# X
    │      10验证文件归并-数据切割.mp4, V0 O  {1 G8 ]8 {, ?8 Y
    │      11验证文件归并每个文件单独排序.mp49 }% V; Y: x( Y$ K- [
    │      12文件归并排序法.mp4- c) g/ O6 P8 [1 G' U, u0 d9 J* M
    │      13作业.mp4
    & {+ N- L: o' p/ n% J│      14递归归并算法.mp4) D" A1 l" x8 V4 K$ h" X
    │      1读取数据的行数.mp4' \1 s. D9 |* A) s9 o* T  Q5 d
    │      2读取数据的内存极限测试.mp4
    2 D4 w+ _, k6 U│      3索引排序测试.mp4
    9 A, q! v9 m8 c  t│      4数据切割算法.mp47 K, J9 F7 K# L* U1 |7 d) r
    │      5数据切割实现.mp44 j7 {5 r6 l- }  P5 t9 i' h3 S
    │      6数据的归并.mp42 I5 J' H" Q2 J+ J
    │      7数据归并排序根据头索引.mp46 |9 d0 [5 Y$ I- a0 E  J/ i
    │      8数据归并排序下标.mp4# r% U. f$ B% j9 j
    │      9验证文件归并-文件单独排序.mp4
    . z  c& R+ d8 a; k│      QQfile.zip
    2 g7 s7 r! U2 v│      作业.txt1 v4 q" `# r6 X% @& E
    │      归并排序法.png4 S& S8 ?. i, v, U/ n2 |
    │      文件.png+ s: g" [! G/ ?" i: c
    │      
    4 N. F1 w/ j* j├─Python数据分析海量数据营销day5# K3 `  m% [9 \  W% i) ]
    │      10合并QQ数据.mp4
    4 i& F8 y' G, d: M; Q: A│      11QQ数据索引.mp4
    " `$ U' z. _) B│      12QQ群数据的随机访问.mp4
    8 V+ {9 w$ @, ^+ ]( U, E* _- {9 ?│      13根据QQ群查找QQ号.mp4/ N) U1 s2 A( w6 t7 S7 ?
    │      14根据QQ找QQ群.mp4
    4 B5 J$ m* `. H: L; F+ c│      15作业.wmv
    - [6 |/ e( i- J- P' @9 }/ F│      1QQ数据简介.mp4
    4 J6 ~  J  X4 q│      2分词处理.mp4
    : `( [1 R; h6 O7 [1 b7 d│      3分词搜索.mp4* f% I# w2 y0 R# M- I/ j- ^
    │      4QQ群数据合并.mp4) g! g5 r4 ?4 D/ s3 a* i0 B! R  k. K, [
    │      5QQ群数据抽取.mp40 v! K" M; M1 Y% _; s; c
    │      6QQ群数据归并.mp4
    - \# I0 l: V+ P/ P3 ^' G│      7QQ群数据的模糊检索.mp4
    : r$ K$ b- s, E# @: N. G│      8制作索引的三种模式.mp4
    6 S! h: p' h( k; D! I│      9QQ群数据随机访问以及硬盘二分查找.mp4
    0 D) X9 n5 X" I6 N│      TenCentQQqun.zip
    * |) a' x3 k) t8 O│      未来展望.txt4 t) ^6 N. J& X
    │      目标.txt' W- \' B* l7 R' X/ k, [
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