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# 编程实践 Pandas (上）
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开源内容：https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
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## 基本信息
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- 学习周期：11天，每天平均花费时间2小时-5小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动。
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- 学习形式：理论学习 + 练习
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- 人群定位：有Python语言编程基础，对学习数据分析有需求的学员。
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- 先修内容：[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Python-Language)
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- 难度系数：中
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## 任务安排
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### Task01：Pandas基础（1天）
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<b>理论部分</b>
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- 掌握常见文件格式的读写操作
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- 理解并熟悉 Series 和 DataFrame 的重要属性和重要方法
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- 掌握各类排序（索引排序和值排序、单级排序和多级排序）
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<b>练习部分</b>
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- 《权利的游戏》剧本数据集分析
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- 科比投篮数据集分析
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### Task02：索引（3天）
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<b>理论部分</b>
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- 熟练掌握多种单层索引方式及其异同
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- 掌握和理解多级索引操作
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- 熟悉常用索引设定方法及其区别
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- 掌握索引函数、去重函数和抽样函数
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<b>练习部分</b>
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- UFO数据集分析
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- 口袋妖怪数据集分析
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### Task03：分组（2天）
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<b>理论部分</b>
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- 理解SAC过程和groupby机制
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- 掌握分组三大操作：聚合、过滤和变换
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- 熟悉 apply 函数用法
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<b>练习部分</b>
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- 钻石数据集分析
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- 非法药物数据集分析
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### Task04：变形（2天）
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<b>理论部分</b>
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- 熟悉3个透视函数的区别与用法
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- 理解stack和unstack状态
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- 掌握变形函数的各类使用场合
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- 了解哑变量和因子化的用法
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<b>练习部分</b>
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- 非法药物数据集的变形操作
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- 某国地震数据集的变形操作
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### Task05：合并（2天）
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<b>理论部分</b>
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- 掌握Series和DataFrame的4组常用合并函数
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- 了解合并函数的适用场合/区别
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- 理解inner、outer、left、right连接的区别
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- 各类排序
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<b>练习部分</b>
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- 某公司员工数据集的合并操作
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- 某校课程表数据集的合并操作
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### Task06：综合练习（1天）
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- 四道综合练习题
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# 编程实践（Pandas 下）
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开源内容：https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
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> 注：此处显示本次组队学习的任务，点击标题的链接可以跳转到对应的学习资料。
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## 基本信息
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- 学习周期：9天 2-3h/天
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- 学习形式：理论学习 + 练习
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- 人群定位：有 python 编程基础，希望从事数据分析工作的学习者，参与过Pandas教程（上）组队学习者优先。
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- 先修内容：[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Python-Language)
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- 难度系数：中
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## 任务安排
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### Task01：缺失数据（2天）
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<b>理论部分</b>
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- 理解Nullable类型与NA符号
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- 掌握缺失值的填充与剔除
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- 掌握常见缺失值插值方法
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<b>练习部分</b>
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- 两道缺失数据练习题
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### Task02：文本数据（3天）
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<b>理论部分</b>
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- 掌握基本正则表达式的用法
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- 理解string类型的性质
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- 掌握文本类型的5类操作
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- 熟悉常见字符串方法
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<b>练习部分</b>
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- 两道文本数据练习题
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### Task03：分类数据（1天）
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<b>理论部分</b>
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- 熟悉分类类型的属性
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- 掌握分类类型的排序和比较操作
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<b>练习部分</b>
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- 两道分类数据练习题
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### Task04：时序数据（2天）
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<b>理论部分</b>
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- 掌握时间变量的类型及其创建方法
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- 掌握时序索引及其属性
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- 理解并掌握重采样操作
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- 掌握窗口函数的用法
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<b>练习部分</b>
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- 两道时序数据练习题
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### Task05：综合练习（1天）
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- 三道综合练习题
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# 贡献人员
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姓名 | 博客 | 备注
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耿远昊|[Github](https://github.com/GYHHAHA) |华东师范大学在读
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谢文睿|[Github](https://github.com/Sm1le) |北京工业大学硕士，南瓜书项目发起人
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