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【使用Python进行城市研究系列课程3】使用Python进行大数据清洗、处理与复杂统计

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2017-08-15

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【讲师自我介绍】

 毕业于美国哥伦比亚大学城市规划专业。专业的数据分析师,曾任职于国内一流城市规划院、摩拜单车,现就职于国内一流的城市交通规划设计研究机构。既经历过传统规划院的训练,又在最火热的互联网企业中得到过熏陶。在城市大数据研究、空间数据挖掘、机器学习等领域,均积累了丰富的城市研究与规划的实战经验。


【课程主要内容】

此课程为【使用Python进行城市研究系列课程】的专题课程3。

近年来,Python在科学计算、大数据处理中的应用极为流行。Pandas,作为Python数据处理中最重要的模块,对大体量数据的清洗、处理、科学计算与复杂统计已经非常成熟,并已经在金融行业、互联网行业的数据处理工作中得到了非常广泛的应用。本专题课程将对Pandas的操作方法、常用命令进行详细介绍,并通过实际案例的实战演示,介绍Pandas在实际城市数据研究中的重要作用。


Why Python?

应用最为广泛的编程语言之一,在数据分析行业有着较为广泛的应用

兼容性、拓展性较好,适合多语言多场景的开发协作

对规划师熟悉的ArcGIS、Rhino等,已有较好的支持与成熟的应用

应用场景遍及数据分析的各个环节:抓取、清洗、可视化、机器学习建模

语法清晰易懂,上手较快


学会Python,你可以:

定制抓取所需的互联网数据,不受抓取软件限制

快速批量处理同格式文件,提高文件处理效率

轻松计算、更改和处理大体量文件,弥补Excel不足

构建机器学习模型,解决更多城市分析问题


购买课程后,将能在讨论区与老师持续交流切磋,解答疑惑!


【使用Python进行城市研究系列课程】点击查看其它课程

专题课程1:面向城市规划分析的Python基础语法入门

专题课程2:使用Python获取常用城市数据

专题课程3:使用Python进行大数据清洗、处理与复杂统计

专题课程4:城市研究中的Python机器学习实践



【课程大纲】

第1节课:pandas基本概念与入门操作

1、pandas简介、数据结构入门

2、pandas常用命令操作介绍

3、实战演练:pandas常用命令入门


第2节课:pandas进阶操作:透视表、groupby与merge

1、常用数据清理方法

2、数据透视表与groupby

3、多个数据集的合并:merge与concat

4、快速可视化



【局部内容展示】










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本文仅代表作者观点,不代表城市数据派立场,
本文系作者授权城市数据派发表,未经许可,不得转载。

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