Python数据处理5大核心技能：从基础到实战应用指南

 1. 为什么选择这门Python数据处理实战课程 
真实场景案例教学是本课程的最大亮点。课程通过疫情数据、人口统计等真实数据集，带你掌握数据处理全流程。从基础的列表、字典操作，到复杂的Numpy、Pandas应用，再到数据可视化呈现，课程构建了完整的学习路径。 

不同于传统理论教学，本课程特别强调源码级解析，每个知识点都配有可运行的代码示例。学员不仅能理解概念，更能获得可直接复用的代码模板，快速应用到实际工作中。 

 2. 课程内容体系解析 
课程采用渐进式学习设计，共10个模块： 

- 基础篇：Python核心数据结构与流程控制 

- 进阶篇：文件读写与Numpy/Pandas高效处理 

- 实战篇：数据清洗、转换与可视化全流程 

- 专题篇：时间序列、异常值处理等专项技能 

特别值得关注的是数据分箱处理和字段扩充等企业级数据处理技术，这些内容在同类课程中较少深入讲解。课程还包含CSV、JSON、Excel等多种数据格式的处理方法，满足多样化需求。 

 3. 特色实战项目一览 
课程包含多个真实业务场景项目： 

- 疫情数据分析：掌握时间序列处理方法 

- 人口统计报表：学习数据聚合与透视 

- 销售数据清洗：实践异常值检测与处理 

每个项目都提供完整的数据集和分步骤解决方案。通过透视图和交叉表制作、数据标准化处理等实战训练，学员能快速提升解决实际问题的能力。 

 4. 适合哪些人群学习 
本课程特别适合： 

- 需要处理业务数据的非专业分析师 

- 希望转型数据分析的IT从业人员 

- 科研工作中需要数据清洗的研究人员 

- 准备进入数据相关岗位的应届毕业生 

课程对Python基础要求适中，即使没有编程经验，通过前期的循环语句和函数编写专项训练，也能跟上后续进度。 

 5. 学完能达到什么水平 
完成课程后，你将能够： 

- 熟练使用Pandas进行数据整理和转换 

- 独立完成从数据采集到可视化的全流程 

- 运用高阶函数优化数据处理效率 

- 处理常见的数据质量问题（缺失值、异常值等） 

- 制作专业的统计图表（箱线图、散点图等） 

课程特别强化了数据形状重塑等高级技能，这些都是数据分析面试中的高频考点。 

通过系统学习这套课程，你将获得处理实际数据问题的完整方法论，不再停留在理论层面。从基础语法到项目实战的完整训练，能帮助你在数据领域快速建立竞争优势。

资源目录列表：

├─Python数据处理实战：基于真实场景的数据 - 带源码课件
│  ├─第00课课程导读
│  │  ├─炼数成金数据处理
│  │  │  ├─第一课
│  │  │  ├─课程前期导读.mp4
│  ├─第01课
│  │  ├─1.1 数据类型.mp4
│  │  ├─1.2 列表.mp4
│  │  ├─1.3 字典.mp4
│  │  ├─1.4 集合和条件语句.mp4
│  │  ├─1.5 循环语句上.mp4
│  │  ├─1.6 循环语句下.mp4
│  │  ├─1.7 函数编写上.mp4
│  │  ├─1.8 函数编写下.mp4
│  ├─第02课
│  │  ├─数据和代码
│  │  ├─2.1 文件读取之csv文件.mp4
│  │  ├─2.2 文件读取之json格式.mp4
│  │  ├─2.3 指标计算.mp4
│  │  ├─2.4 Numpy数据结构和常用方法.mp4
│  │  ├─2.5 Numpy常用数据处理函数.mp4
│  │  ├─2.6 pandas数据结构.mp4
│  ├─第03课
│  │  ├─视频
│  │  │  ├─3.1 csv文件读写.mp4
│  │  │  ├─3.2 Excel文件读写.mp4
│  │  │  ├─3.3 数据库文件读取.mp4
│  │  │  ├─3.4 数据库文件保存.mp4
│  │  │  ├─3.5 txt文件保存.mp4
│  │  ├─数据和代码
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  ├─第04课
│  │  ├─数据和代码
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │  ├─csse_covid_19_daily_reports
│  │  ├─作业数据
│  │  │  ├─json数据
│  │  │  ├─SARS
│  │  │  ├─人口
│  │  ├─4.1 数据筛选.mp4
│  │  ├─4.2 数据增加和删除.mp4
│  │  ├─4.3 数据修改和查找.mp4
│  │  ├─4.4 数据整理.mp4
│  │  ├─4.5 层次化索引.mp4
│  ├─第05课
│  │  ├─数据和代码
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  ├─5.1 日期型数据处理.mp4
│  │  ├─5.2 字符串数据处理.mp4
│  │  ├─5.3 高阶函数运用上.mp4
│  │  ├─5.4 高阶函数运用下.mp4
│  │  ├─5.5 简单函数数据变换.mp4
│  │  ├─5.6 数据标准化.mp4
│  ├─第06课
│  │  ├─前三章作业答案
│  │  ├─数据和代码
│  │  ├─作业
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  ├─6.1 数据基本运算.mp4
│  │  ├─6.2 数据分组计算.mp4
│  │  ├─6.3 聚合函数agg使用.mp4
│  │  ├─6.4 apply函数使用.mp4
│  │  ├─6.5 透视图和交叉表.mp4
│  ├─第07课
│  │  ├─数据和代码
│  │  ├─作业
│  │  ├─7.1 时间序列数据.mp4
│  │  ├─7.2 数据抽样.mp4
│  │  ├─7.3 移动窗口相关函数.mp4
│  │  ├─7.4 数据形状重塑列转行.mp4
│  │  ├─7.5 数据形状重塑行转列.mp4
│  ├─第08章
│  │  ├─第八章
│  │  │  ├─第四章到第六章作业答案
│  │  │  ├─数据和代码
│  │  │  ├─作业
│  │  │  ├─8.1 折线图.mp4
│  │  │  ├─8.2 为图表添加元素.mp4
│  │  │  ├─8.3 柱状图和直方图.mp4
│  │  │  ├─8.4 饼图和箱线图.mp4
│  │  │  ├─8.5 散点图.mp4
│  ├─第09课
│  │  ├─数据和代码
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  ├─作业
│  │  ├─9.1 重复值处理.mp4
│  │  ├─9.2 缺失值处理.mp4
│  │  ├─9.3 异常值判断.mp4
│  │  ├─9.4 异常值处理.mp4
│  │  ├─9.5 数据分箱处理.mp4
│  │  ├─9.6 数据分箱操作.mp4
│  ├─第10章
│  │  ├─第七章到第八章答案
│  │  ├─数据和代码
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  ├─作业和数据
│  │  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  ├─10.1 字段扩充上.mp4
│  │  ├─10.1 字段扩充下.mp4
│  │  ├─10.2 属性规约.mp4
│  │  ├─10.3 数据量纲级处理.mp4
│  │  ├─10.4 数据缺失填补上.mp4
│  │  ├─10.4 数据缺失填补下.mp4
│  │  ├─10.5 哑变量处理.mp4