课程目录
1-1 [pandas构建与应用] Pandas数据分析利器开篇 (06:47) 1-2 [pandas构建与应用] 1.1 Series的创建方式 (09:37) 1-3 [pandas构建与应用] 1.2 Series属性获取与修改 (13:30) 1-4 [pandas构建与应用] 1.3 Series导出的文件类型 (10:26) 1-5 [pandas构建与应用] 1.4 Series元素的增加 (18:34) 1-6 [pandas构建与应用] 1.5 Series元素的删除 (12:40) 1-7 [pandas构建与应用] 1.6 Series元素的查询 (15:20) 1-8 [pandas构建与应用] 1.7 Series元素的修改 (24:05) 1-9 [pandas构建与应用] 1.8 实例应用（按条件拆分表） (11:31) 2-1 [DataFrame构建与应用] 2.1 DataFrame新建的几种方法 (18:05) 2-2 [DataFrame构建与应用] 2.2 DataFrame属性获取与修改 (17:13) 2-3 [DataFrame构建与应用] 2.3 DataFrame导出为Excel类型 (10:28) 2-4 [DataFrame构建与应用] 2.4 DataFrame的行列查询（切片） (25:07) 2-5 [DataFrame构建与应用] 2.5 DataFrame的数据修改 (31:20) 2-6 [DataFrame构建与应用] 2.6 DataFrame的行列增加 (21:51) 2-7 [DataFrame构建与应用] 2.7 DataFrame的行列删除 (10:41) 2-8 [DataFrame构建与应用] 2.8 实例应用1（将工作簿拆分到多工作表） (08:30) 2-9 [DataFrame构建与应用] 2.9 实例应用2（将达标数据标记为优） (11:35) 3-1 [索引中的分层索引] 3.1 行的分层索引设置 (20:09) 3-2 [索引中的分层索引] 3.2 列的分层索引设置 (11:58) 3-3 [索引中的分层索引] 3.3 将列数据设置为行索引 (10:25) 3-4 [索引中的分层索引] 3.4 将行索引转换为列数据 (14:27) 3-5 [索引中的分层索引] 3.5 行列索引互转 (21:31) 3-6 [索引中的分层索引] 3.6 二维表转一维表 (11:17) 4-1 [数据汇总] 4.1 Pandas常见统计函数 (14:38) 4-2 [数据汇总] 4.2 agg对Series统计 (12:13) 4-3 [数据汇总] 4.3 agg对DataFrame统计 (09:42) 4-4 [数据汇总] 4.4 Groupby分组解析 (11:20) 4-5 [数据汇总] 4.5 Groupby分组的普通汇总 (08:36) 4-6 [数据汇总] 4.6 Groupby分组的agg汇总 (09:06) 4-7 [数据汇总] 4.7 Pivot_table基本用法 (14:59) 4-8 [数据汇总] 4.8 Pivot_table进阶用法 (18:39) 4-9 [数据汇总] 4.9 综合实例应用（拆分工作簿大全） (15:51)
