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[Python] 清华学霸尹成Python数据分析教程

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-5-20 14:41:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    ├─Python数据分析海量数据营销day1
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    6 B+ T. E3 j" N, z" ~5 H( Y, M│      14QT作业简介.mp4( g6 q7 o* r1 j( I
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    8 ]9 [! j$ n" ~. n- S# e5 D│      7密码统计次数逻辑.mp4
    / @2 K/ A7 U1 w& [8 V: o│      8密码次数统计.mp4: X# A8 A, @8 @
    │      9密码提取成功.mp4$ ~6 s/ O, O* ?
    │      dataCompany.zip
    7 c5 A' f, Z- ^$ K│      password.zip
    ! V  P* E. i# m6 @│      作业.png
    - Y* V  f2 [' ~! W4 O0 h│      数据提取.png
    + A2 l: ?4 ^. _& F│      记录.txt3 h2 q( W; \& t' [4 p/ N
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    ├─Python数据分析海量数据营销day106 a' T  r: C/ j. f. |; N
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    0 l$ d4 e. G4 W4 f' @' Q. d│      就业.txt
    , t% r2 `5 r2 G5 t# q- m* C│      
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    │      pandas-official-tut-zh-master.zip" a" N0 ]* ?: B" x6 V2 h; {  z
    │      state-abbrevs.csv5 L/ `" K/ `* H0 F
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    ├─Python数据分析海量数据营销day12
    ' k* K( \. k- T, ?5 H5 C│      10pandas多层索引.索引与切片.mp49 ?1 l  u' K) P' g7 a, ~
    │      11pandas多层索引的聚合与统计.mp4+ J; d6 o# Q$ R+ }7 ~+ y
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    │      8pandas_nasa数据实战2.mp4: F  l5 [2 k/ D' q/ q
    │      9pandas处理数据的多层索引.mp4
    9 Q; c/ }: h4 j; i. P7 H* W+ M9 q/ k│      baidu.csv3 J" R1 L$ ?- Q7 ~
    │      baidu.xls
    % q  [" [3 u2 Y4 x$ w│      code.zip* T  _9 ?9 \5 r! S. {0 p5 f  R( e
    │      nasa.txt
    8 k8 S, X8 N( ]0 W3 Z# a! O│      nasa1.txt2 R* `$ u, b- C& A5 p+ }
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    % v7 d7 M& P3 k4 ^( \& Q5 ?│      state-abbrevs.csv
    5 q0 }( ?- w9 r│      作业.txt  ?8 |, p/ S6 M6 c! f8 j& M
    │      嵌套索引.png9 |. ?* W* x. {! C' \' u
    │      数学极限.png3 E* C& C* r; b4 x- A1 K  ]
    │      
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    ; K$ |9 [- S7 X4 L/ Q' g& L6 [/ Z│      10美国数据计算分析密度.mp4& s0 U$ h: e: v6 j' g
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    │      3pandas不匹配数据的拼接.mp4
    8 r, k  x) ~% p; w│      4pandas数据归并.mp4
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    9 L. N+ e  Z6 I; p. ?; p+ N│      7pandas内归并与外归并.mp4& |2 K  e1 m6 g$ f2 W* Q: K% t& w3 y
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    │      9美国数据预处理清洗缺失.mp4; n* Y; J( R- Y, X, A% i2 P0 O  j) y
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    2 G5 r' k7 w$ {! J│      
    & j2 c2 X& x' S1 c" q' s2 D├─Python数据分析海量数据营销day14  c+ i% ]) x4 g" G
    │      10作业.mp4
    ) N5 a( T2 R, t) y0 Y│      1pandas处理数据归并关系一对一一对多多对多.mp41 Y# j) z3 k- G+ r
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    6 {8 X3 w  r! s+ }: c; s  c6 ^/ R' @│      EM算法.png
    5 ]/ B; b& B5 K8 E) c8 F│      numpy攻略:python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf
    & ^7 z$ }1 s. B' |- I5 U9 ^│      pandas开房.zip& N7 n, m! N% V( ]& E
    │      Python数据分析与挖掘实战.pdf
    ! K5 O3 v5 t9 ]! i# r: g│      Python科学计算(scipy).pdf; ~* l1 ?. m0 M; ~5 K7 O
    │      stock2015-2016.csv1 w3 n" T& }% {" M+ g& z  B; T
    │      作业.txt5 L% t' a' T3 T
    │      决策树.png" H1 A( m5 w( m0 W. U- M& h1 b
    │      向量机.png" u3 H( G9 |3 F+ r% ?) V  o! N
    │      常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
    ! j: v8 r& A: b5 K0 a│      感知机.png8 \' f. E4 i5 w7 `7 T
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    9 A) i. z9 r0 B3 N% G9 r│      无向图.png
    ; V5 @) a. c/ A# o* e│      统计学习方法课件.zip5 f8 M7 K' N6 w, K
    │      贝叶斯.png& W/ U1 X& f8 a2 |3 J; W8 q
    │      近邻.png
    / _5 Q1 m: p" ^' A2 K│      量化投资--程序化交易及高频交易.pdf
    ! O( Y# I9 l; j8 Q  [3 \│      量化投资.pptx  V" k$ R3 B: x
    │      隐马尔科夫算法.png. R. h* Q# B/ C! V, V
    │      高频交易、算法交易、量化交易的服务器硬件完美配置方案.pdf, {" u6 {. G7 J7 j5 j. X' I& t
    │      * \; @) v' ~. u
    ├─Python数据分析海量数据营销day15
    ! O, _% H+ d1 \2 n; I8 |4 Y│      10matplotlib子图.mp4
    / d* d$ e. y4 y" j+ \│      11matplotlib收尾.mp4
    - I+ ^: F! R9 C│      12作业.mp45 h6 w( {4 N( ?, j' Z' Y5 Z3 D
    │      1pandas回顾.mp4
    ) X& C. c3 S0 k( h5 ]$ {. x9 u│      2matplotlib简单绘图.mp4: ]$ ^( h4 Q1 b9 |* h- z: S; w
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    │      5数据工程师必备DataView.mp4' W; k4 c% `2 w* P
    │      6解决中文乱码.mp4% U4 ^  J4 |8 b
    │      7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
    : `# Y3 ?; ~2 S│      8matplotlib简单绘图载入数据.mp4$ ~$ g. O# j* W% V
    │      9matplot样式简介.mp4
    ) O; U/ Z. D: m8 E: g; w│      data1stock.zip
    ! H# K$ Y' y% s' G# u│      data2user.zip
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    1 _$ }; K+ ^. r7 {  g│      pandas.zip
    6 g( F" v. N$ s9 Q$ y( a│      py-ds-intro-tut-zh-master.zip
    1 y' Q( v9 r* Q: @$ p│      作业.txt: s4 ^* ~" o, U5 F/ P* y
    │      股票.ipynb) e, k, c! [$ K! g" V1 \3 \2 M9 u
    │      ; o6 S. \2 J0 {% X" r# v
    ├─Python数据分析海量数据营销day2
    $ E, ?9 N7 S; P+ z│      10二分查找提高速度.mp4
    2 [3 ]( c1 i: S│      11拉格狼日查找.mp4
    6 i* w, q- q- G│      12文件排序.mp4
    9 H! l5 T4 }, c3 g│      13内存索引随机访问.mp4: ^$ ^* g- c5 C: k
    │      14内存索引二分查找数据.mp4
    % \  d8 b6 b7 N6 x│      1时间装饰器.mp4
    9 L6 M$ i8 u& A# R│      2类装饰器.mp4
    $ q! S, F/ e# D6 e/ S2 M4 I│      3硬盘检索时间装饰器.mp4
    1 a2 J3 {) y3 ^4 Y, S: g│      4内存检索装饰器.mp44 Q& P; g0 f1 K; X
    │      5装饰器.mp4' V% N: {; V' f! Y* p# D  A8 ^: I
    │      6装饰器的调用版.mp4
    ; g' U& `4 f2 f│      7装饰器的参数.mp4% @! w1 w( Z* r
    │      8搜索计时装饰器.mp4
    ! P1 ^+ F! n* g2 [' m│      9常规搜索以及二分查找法原理.mp4
    $ c' j8 |2 Z9 \. e: O" K│      Search.zip% ~4 N# d2 }  q8 Z$ A) [  o
    │      二分查找.png
    0 w0 k) m. |3 ^+ l' H│      拉格狼日.png$ J& S3 z" Z1 _4 @' `" Q7 ~, k6 T
    │      索引.png& y! L( h' `% x2 j
    │      $ U: N9 z- B2 I
    ├─Python数据分析海量数据营销day3
    9 [5 d9 c# c, l; L; C* m: G8 ]  V! Q│  │  10数据网页查看服务.mp4% p/ K1 I" Q% @" O0 G- u; y
    │  │  11作业.mp46 q8 j# H9 O$ V9 @
    │  │  1索引保存到硬盘.mp4
    7 h9 X# F. b, P1 s! U" N│  │  2硬盘索引的随机访问.mp4, A( Z# V8 Z) U3 \6 `2 M
    │  │  3硬盘索引的二分查找法.mp4
    6 x$ j7 s0 _; O; h│  │  4倒排索引的概念.mp4
    2 g; \" W7 }% O│  │  5倒排索引随机查找.mp4
    1 b! \5 g! q4 I: |* d8 y7 n& D│  │  6倒排索引保存.mp4
    4 ?* ^) Q/ p) _8 s$ G% m│  │  7倒排索引的内存二分查找.mp4" O3 [! K1 B" O( f- q/ j8 a
    │  │  8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
    ! p7 ?% ^# h, x( T' g" u4 b+ ~│  │  9数据类的封装与测试.mp4% [$ t( C0 n9 X" Y5 S
    │  │  flaskdatafind.zip% f$ d& z% E$ }% r; d; b5 j. g1 i
    │  │  Search.zip1 U! q% J: |  Y* r' P* z" F+ i
    │  │  UI.png' B. C( [% I% f1 y" y
    │  │  作业.txt; g: C) A4 Y9 X7 C
    │  │  硬盘索引二分查找.png* ^0 H( L3 g& r. M3 v4 ?& ]! {- X
    │  │  索引在硬盘.png
    # |5 E+ J, @; {, _│  │  索引排序.png: D4 [1 |  a7 B/ e' J; @7 d2 n
    │  │  
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    │         
    3 g. V& w/ {% x├─Python数据分析海量数据营销day4$ c0 y6 T- C3 P3 v; u% |; g
    │      10验证文件归并-数据切割.mp4
    ; G% A5 ~6 v  U( u6 _/ k- C) ?& _& t│      11验证文件归并每个文件单独排序.mp4" u4 [) x+ N2 T+ F: D5 k3 n4 F/ f
    │      12文件归并排序法.mp40 z9 _! ]2 x8 |+ A' a
    │      13作业.mp4. I' X* g0 F, |+ r( y0 O% v( t4 b3 I: M
    │      14递归归并算法.mp4
    ' R6 f/ @: a6 w0 G8 s9 l& B. z- f1 F│      1读取数据的行数.mp4/ r+ B5 {8 G9 I
    │      2读取数据的内存极限测试.mp4% h; i9 }! L: h# k& X3 Z
    │      3索引排序测试.mp4  r6 O' A% s. b* Y* m
    │      4数据切割算法.mp4% Z0 A4 |3 Q, @9 U, g
    │      5数据切割实现.mp4+ `9 n# Q( _' ^
    │      6数据的归并.mp47 o, n( R& P" b4 Q% ]& n
    │      7数据归并排序根据头索引.mp4
    0 c( L6 G( U. _+ f7 @, |- `│      8数据归并排序下标.mp4
    0 d' o9 e2 g* c8 i" I4 Z) y! F│      9验证文件归并-文件单独排序.mp4% \; ~3 E. t+ p5 y% Y9 w7 ?
    │      QQfile.zip) F4 {! O% ~7 H" x5 }4 ]1 \! _  s# K
    │      作业.txt  ]+ ?6 V% I) Q0 _9 p3 _/ }% u
    │      归并排序法.png
    3 m$ A) C9 ]# Z4 k6 n+ A│      文件.png
    6 Y5 f$ c1 h$ w│      
    ( g1 D7 k$ z! y# q├─Python数据分析海量数据营销day59 O5 w3 }6 i2 ]! q  H$ |7 _$ `
    │      10合并QQ数据.mp4
    ; F; s' k$ e# g│      11QQ数据索引.mp43 i+ o6 w# [( x* q
    │      12QQ群数据的随机访问.mp4
    0 ^, j5 ?1 Y2 w6 s5 f│      13根据QQ群查找QQ号.mp4) l. e5 \8 ]/ T$ ^2 h  F
    │      14根据QQ找QQ群.mp40 {0 }9 W- C" v/ R# {- u, r$ v' e
    │      15作业.wmv
    $ h2 A  D7 u# v9 X1 @: }│      1QQ数据简介.mp4
    " F2 p- v3 e. ]│      2分词处理.mp4
    , c+ K% g8 z6 r7 ]' _│      3分词搜索.mp48 @% e4 f: Q4 M) o
    │      4QQ群数据合并.mp4
    * k2 X2 g# M# _2 i0 r+ W│      5QQ群数据抽取.mp4; d: ^$ g3 S- A9 `; B0 U5 m
    │      6QQ群数据归并.mp44 T- }5 F& G/ }' S* o; ?, \2 h
    │      7QQ群数据的模糊检索.mp4
    0 g* D2 U0 R! ?+ [  `/ E" v, X│      8制作索引的三种模式.mp4
    : j; o3 [4 @- e2 G│      9QQ群数据随机访问以及硬盘二分查找.mp4
    $ ?. C/ c8 R: W5 E* P, M- g│      TenCentQQqun.zip
    ( G8 V% z! m! k5 ^' ]+ f│      未来展望.txt& l8 K% ~1 V/ a4 o
    │      目标.txt& \' q9 q6 w3 h$ E/ u4 B3 _
    │      硬盘索引.png" m( o& K8 L! z% E3 `4 @
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    感谢分享了,多谢了额
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    谢谢分享。
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