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Beginner
2h 30m

使用 Pandas 进行数据分析面试准备

在本课程中,你将面对一系列涵盖不同概念的挑战,全部基于数据分析库 Pandas。 本课程主要目的是帮助你复习已有知识,并深入理解更高级的概念。通过解决多个挑战,你将显著提升自己的技能,为涉及 Pandas 的面试做好充分准备。 你将学习众多主题,包括:分组、过滤、日期处理等。完成本课程后,你将具备足够的信心,成功获得理想的工作。

8 Lessons
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使用 Pandas 进行数据分析面试准备
在本课程中,你将面对一系列涵盖不同概念的挑战,全部基于数据分析库 Pandas。 本课程主要目的是帮助你复习已有知识,并深入理解更高级的概念。通过解决多个挑战,你将显著提升自己的技能,为涉及 Pandas 的面试做好充分准备。 你将学习众多主题,包括:分组、过滤、日期处理等。完成本课程后,你将具...

WHAT YOU'LL LEARN

掌握 Pandas 中的数据选择与筛选,包括布尔索引、否定条件、isin 和字符串过滤

Content

8 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

课程介绍
  1. 1

    你在这门课程中可以期待什么?

  2. 2

    数据集

选择 / 筛选
  1. 1

    介绍 Pandas 中的选择与过滤功能

  2. 2

    基本过滤

  3. 3

    挑战:多重过滤

  4. 4

    通过列表/字符串进行过滤

  5. 5

    挑战:字符串过滤

  6. 6

    挑战:组合过滤类型

  7. 7

    最终测验

  8. 8

    总结与其他概念

分组
  1. 1

    分组简介

  2. 2

    挑战 1:各国家的播放次数总和(简单)

  3. 3

    挑战 2:按国家和类型统计播放次数总和(简单)

  4. 4

    挑战 3:播放量超过 1000 次的国家(简单)

  5. 5

    挑战 4:播放次数与粉丝比例(中等难度)(concept)

  6. 6

    挑战 5:多重聚合(困难)

  7. 7

    最终测验

  8. 8

    摘要与其他概念

日期操作
  1. 1

    日期操作入门

  2. 2

    挑战 1:每月日期数量(简单)

  3. 3

    挑战 2:统计日期范围内的数量(简单)

  4. 4

    挑战 3:生成日期(简单)

  5. 5

    挑战 4:按月分组/重采样(困难)

  6. 6

    最终测验

  7. 7

    总结与其他概念

应用 / 映射
  1. 1

    Pandas 中使用 Apply/Map 的简介

  2. 2

    挑战 1:将国家映射到大洲(简单)

  3. 3

    挑战 2:乐队缩写(简单)

  4. 4

    挑战 3:乐队受欢迎吗?(更复杂的函数)(简单)

  5. 5

    挑战 4:销售(中等难度)

  6. 6

    最终测验

  7. 7

    摘要与其他概念

合并/连接
  1. 1

    数据框合并/连接入门

  2. 2

    挑战 1:基础合并 [国家与乐队](简单)

  3. 3

    挑战 2:合并包含缺失值的数据(中等难度)

  4. 4

    挑战 3:基础连接 [乐队](简单)

  5. 5

    挑战 4:按列连接 [乐队](中等难度)

  6. 6

    最终测验

  7. 7

    摘要与其他概念

测验:杂项主题
  1. 1

    基础统计学

  2. 2

    设置索引

  3. 3

    读取/写入 CSV 文件

  4. 4

    遍历 DataFrame

结论
  1. 1

    结论

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Course Author:Anonymous User

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