Python大数据分析 - 教程宝盒网

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教程目錄：
├─Python數據分析-第01天（科學計算工具-NumPy）
│ ├─code
│ │ │ NumPy_1.ipynb
│ │ │ NumPy_2.ipynb
│ │ │ NumPy_3.ipynb
│ │ │ NumPy_4.ipynb
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ NumPy_1-checkpoint.ipynb
│ │ NumPy_2-checkpoint.ipynb
│ │ NumPy_3-checkpoint.ipynb
│ │ NumPy_4-checkpoint.ipynb
│ │
│ ├─Python數據分析課件
│ │
│ └─video
│ 01-00.數據分析行業介紹和Anaconda介紹.exe
│ 01-01.Python3新特性介紹和編碼環境.exe
│ 01-02.DIKW體系和數據分析流程.exe
│ 01-03.常見數據分析建模理論基礎.exe
│ 01-04.NumPy模塊和SciPy模塊的介紹.exe
│ 01-05.ndarray的随機創建和序列創建.exe
│ 01-06.ndarray的随機創建和序列創建2.exe
│ 01-07.ndarray的索引切片與維度轉換transpose.exe
│ 01-08.ndarray的元素計算和統計.exe
│ 01-09.2016美國總統大選民意投票結果統計.exe
│
├─Python數據分析-第02天（數據分析工具Pandas_1）
│ │ FoodFacts.csv
│ │ open-food-facts.zip
│ │
│ ├─code
│ │ │ Pandas_1 Series和DataFrame.ipynb
│ │ │ Pandas_2 索引操作.ipynb
│ │ │ Pandas_3 對齊運算.ipynb
│ │ │ Pandas_4 函數應用.ipynb
│ │ │ Pandas_5 層級索引.ipynb
│ │ │ Pandas_6 統計計算和描述.ipynb
│ │ │
│ │ └─day01_homework
│ │ hoemwork.ipynb
│ │ presidential_polls.csv
│ │
│ └─video
│ 02-01.2016美國總統大選數據分析作業.exe
│ 02-02.Pandas - Series和DataFrame對象的創建和索引.exe
│ 02-02.Pandas - 高級索引 loc iloc ix.exe
│ 02-03.Pandas - 索引複習.exe
│ 02-04.Pandas - 對齊運算.exe
│ 02-05.Pandas - 函數應用.exe
│ 02-05.Pandas - 排序函數和NaN值處理函數.exe
│ 02-06.Pandas - 層級索引 (和重構).exe
│ 02-07.Pandas - 統計函數和統計描述.exe
│ 02-08.FoodFacts 各個國家食品添加劑統計.exe
│
├─Python數據分析-第03天（數據分析工具Pandas_2）
│ ├─code
│ │ │ FoodFact - Groupby版本.ipynb
│ │ │ FoodFacts.csv
│ │ │ FoodFacts_top10.csv
│ │ │ FoodFacts作業.ipynb
│ │ │ Pandas - merge 多表鏈接.ipynb
│ │ │ Pandas - startcarft.ipynb
│ │ │ Pandas - 分組和聚合.ipynb
│ │ │ Pandas - 分組和聚合高級（将分組後的數據集連接到原數據中）.ipynb
│ │ │ Pandas - 聚合.ipynb
│ │ │ starcraft.csv
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ Pandas - merge 多表鏈接-checkpoint.ipynb
│ │ Pandas - startcarft-checkpoint.ipynb
│ │ Pandas - 分組和聚合高級（将分組後的數據集連接到原數據中）-checkpoint.ipynb
│ │
│ └─video
│ 03-00.FoodFact(作業) - 自行實現Groupby功能.exe
│ 03-01.Pandas 1 - Groupby 分組運算.exe
│ 03-02.Pandas 2 - 案例：FoodFact(作業) 按 Groupby 實現.exe
│ 03-03.Pandas 2 - Groupby 的多種分組方式.exe
│ 03-04.Pandas 3 - Groupby 的聚合函數使用.exe
│ 03-05.Pandas 4 - Groupby 分組和聚合高級（聚合運算後的表連接）.exe
│ 03-06.Pandas 5 - 案例：星際争霸選手信息分析.exe
│ 03-07.Pandas 6 - Merge 多表連接.exe
│
├─Python數據分析-第04天（數據分析工具Pandas_3 - 數據可視化Matplotlib）
│ ├─code
│ └─video
│ 04-00.昨日複習.exe
│ 04-01.Pandas1 - concat 多表合并.exe
│ 04-02.Pandas2 - stack和unstack 數據重構.exe
│ 04-02.Pandas3 - 數據過濾duplicate 和替換replace.exe
│ 04-04.案例：世界食品數據處理（數據分析完整流程）.exe
│ 04-05.Matplotlib - 直方圖、散點圖、柱形圖.exe
│ 04-06.Matplotlib - 混淆矩陣、顔色标記和線型.exe
│ 04-07.Matplotlib - 圖例、刻度和标簽的使用.exe
│ 04-08.Seaborn和Bokeh簡介 - 世界高峰數據可視化.exe
│
├─Python數據分析-第05天（自然語言處理NLTK - 中英文文本預處理和樸素貝葉斯模型）
│ ├─code
│ │ │ AI相關模型和算法.py
│ │ │ NLTK1 - 英文文本預處理.ipynb
│ │ │ NLTK2 - jieba分詞工具.ipynb
│ │ │ NLTK3 - 李克強總理政府工作報告詞頻統計.ipynb
│ │ │ NLTK4 - 使用nltk樸素貝葉斯分類模型做文本情感分析.ipynb
│ │ │ 哈工大停用詞表.txt
│ │ │
│ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ jieba分詞工具-checkpoint.ipynb
│ │ │ nltk 中的 NBM 做情感分析-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK1 - 英文文本預處理-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK2 - jieba分詞工具-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK3 - 李克強總理政府工作報告詞頻統計-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK4 - 使用nltk樸素貝葉斯分類模型做文本情感分析-checkpoint.ipynb
│ │ │ 李克強總理政府工作報告詞頻統計-checkpoint.ipynb
│ │ │
│ │ └─中文停用詞庫
│ │ 中文停用詞庫.txt
│ │ 哈工大停用詞表.txt
│ │ 四川大學機器智能實驗室停用詞庫.txt
│ │
│ └─video
│ 05-00.NLP簡介和NLTK的語料庫和分詞使用.exe
│ 05-01.NLTK - stem 詞形處理（詞幹提取和詞形歸并）.exe
│ 05-02.NLTK - stopwords 停用詞（去除停用詞）.exe
│ 05-03.NLTK - 典型的文本預處理流程.exe
│ 05-04.jieba分詞 - jieba分詞模式和詞性标注.exe
│ 05-05.jieba分詞 - 使用jieba分詞統計網頁文本内容的詞頻.exe
│ 05-06.jieba分詞+樸素貝葉斯模型 - 訓練分類模型做文本情感分析.exe
│
└─Python數據分析-第06天（自然語言處理NLTK - 文本相似度和微博情感分析）
├─code
│ │ TF_IDF 詞頻-逆文檔頻率.ipynb
│ │ 文本相似度.ipynb
│ │
│ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ TF_IDF 詞頻-逆文檔頻率-checkpoint.ipynb
│ │ 文本相似度-checkpoint.ipynb
│ │
│ └─weibo
│ │ main.py
│ │ tools.py
│ │ 中文停用詞庫.txt
│ │ 哈工大停用詞表.txt
│ │ 四川大學機器智能實驗室停用詞庫.txt
│ │
│ ├─dataset
│ │ 0_simplifyweibo.txt
│ │ 1_simplifyweibo.txt
│ │ 2_simplifyweibo.txt
│ │ 3_simplifyweibo.txt
│ │ clean_weibo_text.csv
│ │ raw_weibo_text.csv
│ │ readme.txt
│ │
│ └─__pycache__
│ tools.cpython-36.pyc
│
└─video
06-00.知識點複習.exe
06-01.常用單詞列表和文本相似度比較.exe
06-02.文本特征TF-IDF計算.exe
06-03-案例：新浪微博情感分析：文本預處理和分割數據集.exe
06-04-案例：新浪微博情感分析：提取數據集特征和訓練NB模型并預測.exe