专栏章节目录

第一季:Python基础

第一季核心内容:通过介绍Python编程语言的核心基础,使读者快速掌握一门数据科学的有力工具。

S01E01 详解 Python 容器的用法

本集要点

1.列表用法详解
2.字典用法详解
3.元组用法详解

S01E02 循环迭代与容器遍历用法解析

本集要点

1.while循环和for循环的基本用法
2.几种容器对象(列表、字典、元组、字符串和文件)的遍历方法
3.range、zip、enumerate的循环高级技巧
4.列表解析式与字典解析式

S01E03 字符串用法详解

本集要点

1.字符串本质上是不可更改的有序字符容器
2.字符串常用操作:分片、连接、赋值、遍历等
3.字符串进阶操作:查找、替换、提取、连接与空白去除
4.字符串的格式化输出与类型转换
5.转义字符与原始字符串

S01E04 Python字符编码深入剖析及应用举例

本集要点

1.字符编码的基本概念和发展过程
2.Python的文本字符串和字节字符串
3.Python编、解码的本质内涵
4.Python编、解码的操作方法
5.文本文件读取场景下的应用举例

S01E05 Python文件操作用法探讨

本集要点

1.文件操作模式,他的本质是字符串
2.文件的读方法和文件迭代器逐行扫描
3.文件的关闭与刷新
4.二进制文件的读写与对象的文件存储

S01E06 Python 动态类型与对象拷贝机制分析

本集要点

1.Python的动态类型和引用机制
2.Python的共享引用和垃圾收集机制
3.可变对象的原处修改性质
4.获取对象独立拷贝的方法
5.对象比较、相等判定和真值问题

S01E07 一文理顺可迭代对象、迭代器与迭代环境

本集要点

1.可迭代对象、迭代器、迭代协议究竟是什么
2.迭代过程手动演示
3.典型可迭代对象举例:文件、字典以及range、enumerate返回值
4.使用迭代协议的逐项扫描工具可以称之为迭代环境
5.迭代环境还包含很多可以传入可迭代对象的内置方法

S01E08 生成器的使用技巧详解

本集要点

1.生成器可以避免一次性生成整个列表
2.生成器函数的运行过程解析及状态保存
3.生成器表达式的使用方法
4.生成器表达式的可迭代特性

S01E09 函数的基本特征与变量作用域

本集要点

1.函数也是对象
2.函数的多态内涵
3.变量的四种作用域
4.函数变量的LEGB作用域搜索机制
5.利用global关键字进行全局变量修改

S01E10 函数参数的传递、修改、匹配与解包过程全解析

本集要点

1.函数参数传递的实现过程
2.可变对象和不可变对象参数传递、修改的区别
3.如何避免参数传递的本地修改
4.基于位置和关键字的参数匹配方法
5.使用默认参数形式
6.函数定义使用* 和** 进行任意数目参数收集
7.函数调用时使用* 和** 进行参数解包

S01E11 函数闭包与装饰器用法详解

本集要点

1.嵌套作用域与闭包现象
2.nonlocal关键字与内嵌作用域变量修改
3.装饰器到底是什么
4.装饰器的用法和语法糖
5.装饰器如何添加额外参数

S01E12 异常的处理方式

本集要点

1.异常的默认处理和主动捕获
2.主动触发异常和自定义异常
3.try、except、else、finally、raise关键字解析
4.异常的处理流程
5.try/except/else/finally组成的几种异常处理模式

第二季:数据分析基本工具

第二季核心内容:通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotlib等函数库,掌握数据分析的专业工具,提高工作效率。

S02E01 NumPy 函数包使用方法初步

本集要点

1.NumPy数据类型的优势概述
2.ndarray多维数组的创建与基本属性
3.网格数据和范围数据的创建
4.ndarray多维数组的维度转换、连接与标量计算

S02E02 ndarray高维数组的索引和分片技巧

本集要点

1.ndarray高维数组的索引与切片
2.布尔索引与条件赋值
3.指定行和列的选取

S02E03 ndarray 基本运算方法解析

本集要点

1.二维数组的转置与内积
2.数组的元素级别运算
3.条件逻辑运算where
4.各轴向上的统计运算
5.布尔数组的运算
6.数组的就地排序

S02E04 NumPy简单统计方法举例

本集要点

1.csv数据的读取
2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量
3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标
4.处理数据中的日期

S02E05 Series数据对象使用方法概述

本集要点

1.学习Pandas库的必要性
2.Series可以视作带索引的增强版数组
3.Series的索引基本操作
4.Series的类字典特性

S02E06 DataFrame数据对象使用方法概述

本集要点

1.DataFrame是若干有序排列的Series对象
2.DataFrame可以看作含有行索引和列索引的二维数组结构
3.DataFrame可以看作是特殊字典,反应了列索引到Series的映射关系
4.DataFrame的常见创建方法

S02E07Series对象的数据选取方法

本集要点

1.类比字典,按照键-值的方法来进行取值
2.类比数组,采用分片、条件掩码和花哨索引来取值
3.采用索引器使得数值型索引的取值更清晰

S02E08 DataFrame 对象的数据选取方法

本集要点

1.对列标签进行字典形式的取值访问,获取Series对象
2.使用字典语法进行列的扩充
3.使用values属性,获取ndarray二维数组类型,可以使用相同操作方法
4.loc、iloc、ix三种索引器,支持行和列的索引、分片灵活操作
5.DataFrame的条件过滤操作
6.DataFrame具体值的修改

S02E09 Series与DataFrame对象的数值运算

本集要点

1.DataFrame和Series一元运算会作用于每一个数据元素
2.DataFrame间和Sereis间的二元运算会自动对齐索引,并进行缺失值处理
3.DataFrame和Series之间可以进行行、列两方向上的运算,同样会对齐索引

S02E10 Pandas缺失值的处理技巧

本集要点

1.Pandas中缺失值的表征方式及运算处理规则
2.如何发现缺失值
3.如何对缺失值进行丢弃处理
4.如何对缺失值进行填充处理

S02E11 Pandas多级索引的创建方法

本集要点

1.带多级索引的Series数据类型
2.多级索引Series对象和DataFrame对象的相互转化
3.带多级索引的DataFrame数据类型
4.多级索引的创建方法
5.多级行索引和多级列索引举例

S02E12 多级索引Pandas对象的取值、分片与运算方法

本集要点

1.Pandas数据类型多级索引的取值方法
2.Pandas数据类型多级索引的分片方法
3.多级Series与DataFrame的转换
4.多级DataFrame的行列统计

S02E13 Pandas对象的简单数据合并

本集要点

1.Pandas数据对象按行、列两个维度进行拼接的方法
2.对象拼接合并时,行索引相同时的处理方法
3.对象拼接合并时,对列进行处理的方法

S02E14 Pandas数据合并中的关系代数和集合操作

本集要点

1.DataFrame数据连接中的一对一连接、多对一连接和多对多连接
2.指定DataFrame合并列的方法
3.DataFrame对象合并列中存在索引列的处理方法
4.DataFrame对象连接过程中的内连接、外连接、左连接和右连接
5.重复列名问题的处理

S02E15 GroupBy使用方法(上篇):实现分割、应用和组合

本集要点

1.GroupBy的使用场景和使用方法
2.GroupBy分割、应用和组合的操作内涵
3.GroupBy对象的遍历

S02E16 GroupBy使用方法(下篇):累计、过滤、转换与应用

本集要点

1.GroupBy的累计、过滤、转换和应用功能
2.GroupBy分组键的自定义
3.索引名称的别名索引

S02E17 数据透视表的使用方法

本集要点

1.透视表的基本使用
2.透视表实现高维度的行列分组
3.透视表实现多属性观察及自定义统计函数

S02E18 matplotlib数据可视化之线形图绘制

本集要点

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