课程目录
1-1 [工欲善其事：工具准备] Why胖哒？ (16:08) 1-2 [工欲善其事：工具准备] pandas 3？有啥新变化？ (07:06) 1-3 [工欲善其事：工具准备] Python常用IDE简介 (11:21) 1-4 [工欲善其事：工具准备] Anaconda的安装与配置 (16:23) 1-5 [工欲善其事：工具准备] Jupyter Notebook的基本操作 (11:58) 1-6 [工欲善其事：工具准备] 本课程数据及文档下载 (10) 2-1 [数据的导入与导出] 手工输入数据并建立数据框 (17:41) 2-2 [数据的导入与导出] 读取文本格式的数据文件 (11:49) 2-3 [数据的导入与导出] 读取EXCEL格式的数据文件 (06:24) 2-4 [数据的导入与导出] ★读取统计软件的数据文件 (11:10) 2-5 [数据的导入与导出] ★如何更好的读取SPSS数据文件 (09:01) 2-6 [数据的导入与导出] ★读取数据库 (10:59) 2-7 [数据的导入与导出] 实战作业：读入PM2.5数据文件 (01:13) 2-8 [数据的导入与导出] 保存数据至外部文件 (06:46) 2-9 [数据的导入与导出] ★保存为SPSS数据文件 (05:17) 2-10 [数据的导入与导出] ★保存数据至数据库 (05:06) 2-11 [数据的导入与导出] pandas数据读入/保存命令总结 (09:39) 3-1 [变量列的基本操作] 对数据作简单浏览 (05:05) 3-2 [变量列的基本操作] 重命名变量列 (05:29) 3-3 [变量列的基本操作] 筛选变量列 (07:15) 3-4 [变量列的基本操作] 删除变量列 (05:02) 3-5 [变量列的基本操作] pandas支持的变量类型 (07:57) 3-6 [变量列的基本操作] 变量类型的转换 (13:41) 3-7 [变量列的基本操作] 实战作业：对PM2.5数据做简单清理 (01:00) 4-1 [胖哒黑魔法：索引] 建立索引 (11:13) 4-2 [胖哒黑魔法：索引] 指定某列为索引 (04:27) 4-3 [胖哒黑魔法：索引] 将索引还原回列 (08:09) 4-4 [胖哒黑魔法：索引] 引用和修改索引 (08:49) 4-5 [胖哒黑魔法：索引] ★强行更新索引 (07:48) 5-1 [案例行的基本操作] 案例排序 (16:26) 5-2 [案例行的基本操作] 按照实际位置进行筛选 (07:12) 5-3 [案例行的基本操作] 按照索引值进行筛选 (13:28) 5-4 [案例行的基本操作] 列表筛选与条件筛选 (14:17) 5-5 [案例行的基本操作] ★用类SQL语句筛选 (06:12) 6-1 [变量变换] 计算新变量（上） (07:28) 6-2 [变量变换] 计算新变量（下） (08:08) 6-3 [变量变换] 对应数值的替换 (07:36) 6-4 [变量变换] 指定数值范围的替换 (08:18) 6-5 [变量变换] ★哑变量变换 (05:18) 6-6 [变量变换] ★数值分段 (06:21) 7-1 [文件级别的数据管理] 数据拆分 (12:08) 7-2 [文件级别的数据管理] 数据分组汇总 (13:45) 7-3 [文件级别的数据管理] ★长形格式和宽形格式的互相转换 (12:37) 7-4 [文件级别的数据管理] ★数据的纵向合并 (07:53) 7-5 [文件级别的数据管理] ★数据的横向合并 (14:03) 7-6 [文件级别的数据管理] ★concat命令介绍 (05:32) 8-1 [★数据清洗] 读入PM2.5实战案例数据 (05:58) 8-2 [★数据清洗] 缺失值的设定 (08:07) 8-3 [★数据清洗] 如何处理缺失值 (11:12) 8-4 [★数据清洗] 数据查重 (06:04) 8-5 [★数据清洗] 直接比较数据框/变量列 (07:35) 9-1 [★处理日期时间变量] 建立Timestamp类 (05:32) 9-2 [★处理日期时间变量] 将数据转换为Timestamp类 (06:27) 9-3 [★处理日期时间变量] 使用DatetimeIndex类 (07:58) 9-4 [★处理日期时间变量] 对时间序列做基本处理 (11:36) 10-1 [数据的图形展示] 配置Pandas绘图环境 (09:51) 10-2 [数据的图形展示] 各类统计图的具体绘制（上） (09:55) 10-3 [数据的图形展示] 各类统计图的具体绘制（下） (06:02) 11-1 [数据特征的分析探索] 变量特征的基本描述 (07:02) 11-2 [数据特征的分析探索] 分类变量的交叉表描述 (05:03) 11-3 [数据特征的分析探索] 常用假设检验方法的实现 (07:03) 12-1 [★北京PM2.5数据分析] 数据准备 (07:16) 12-2 [★北京PM2.5数据分析] 了解数据的基本特征 (11:18) 12-3 [★北京PM2.5数据分析] 回答研究问题 (13:39) 13-1 [★如何优化Pandas] 优化Pandas时的一些基本原则 (09:01) 13-2 [★如何优化Pandas] 学习使用各种计时工具 (09:23) 13-3 [★如何优化Pandas] 超大数据文件的处理 (16:06) 13-4 [★如何优化Pandas] 加速！加速！再加速！ (07:33) 13-5 [★如何优化Pandas] 如何进行多列数据的计算 (12:03) 13-6 [★如何优化Pandas] 各种pandas加速外挂 (07:26) 14-1 [★基于Pandas的图形化工具] 基于Pandas的图形化工具概述 (13:21) 14-2 [★基于Pandas的图形化工具] 请给我一个偷懒的数据探索方法 (17:29) 14-3 [★基于Pandas的图形化工具] 器如其名：PandasGUI (18:27) 14-4 [★基于Pandas的图形化工具] 重量级神器：Dtale (21:13)
