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文件下载 | 文件名称：Python大数据分析 | 文件大小：3.08GB |
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├─Python数据分析-第01天（科学计算工具-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数据分析课件
│ │
│ └─video
│ 01-00.数据分析行业介绍和Anaconda介绍.exe
│ 01-01.Python3新特性介绍和编码环境.exe
│ 01-02.DIKW体系和数据分析流程.exe
│ 01-03.常见数据分析建模理论基础.exe
│ 01-04.NumPy模块和SciPy模块的介绍.exe
│ 01-05.ndarray的随机创建和序列创建.exe
│ 01-06.ndarray的随机创建和序列创建2.exe
│ 01-07.ndarray的索引切片与维度转换transpose.exe
│ 01-08.ndarray的元素计算和统计.exe
│ 01-09.2016美国总统大选民意投票结果统计.exe
│
├─Python数据分析-第02天（数据分析工具Pandas_1）
│ │ FoodFacts.csv
│ │ open-food-facts.zip
│ │
│ ├─code
│ │ │ Pandas_1 Series和DataFrame.ipynb
│ │ │ Pandas_2 索引操作.ipynb
│ │ │ Pandas_3 对齐运算.ipynb
│ │ │ Pandas_4 函数应用.ipynb
│ │ │ Pandas_5 层级索引.ipynb
│ │ │ Pandas_6 统计计算和描述.ipynb
│ │ │
│ │ └─day01_homework
│ │ hoemwork.ipynb
│ │ presidential_polls.csv
│ │
│ └─video
│ 02-01.2016美国总统大选数据分析作业.exe
│ 02-02.Pandas - Series和DataFrame对象的创建和索引.exe
│ 02-02.Pandas - 高级索引 loc iloc ix.exe
│ 02-03.Pandas - 索引复习.exe
│ 02-04.Pandas - 对齐运算.exe
│ 02-05.Pandas - 函数应用.exe
│ 02-05.Pandas - 排序函数和NaN值处理函数.exe
│ 02-06.Pandas - 层级索引 (和重构).exe
│ 02-07.Pandas - 统计函数和统计描述.exe
│ 02-08.FoodFacts 各个国家食品添加剂统计.exe
│
├─Python数据分析-第03天（数据分析工具Pandas_2）
│ ├─code
│ │ │ FoodFact - Groupby版本.ipynb
│ │ │ FoodFacts.csv
│ │ │ FoodFacts_top10.csv
│ │ │ FoodFacts作业.ipynb
│ │ │ Pandas - merge 多表链接.ipynb
│ │ │ Pandas - startcarft.ipynb
│ │ │ Pandas - 分组和聚合.ipynb
│ │ │ Pandas - 分组和聚合高级 （将分组后的数据集连接到原数据中）.ipynb
│ │ │ Pandas - 聚合.ipynb
│ │ │ starcraft.csv
│ │ │
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ │ Pandas - merge 多表链接-checkpoint.ipynb
│ │ Pandas - startcarft-checkpoint.ipynb
│ │ Pandas - 分组和聚合高级 （将分组后的数据集连接到原数据中）-checkpoint.ipynb
│ │
│ └─video
│ 03-00.FoodFact(作业) - 自行实现Groupby功能.exe
│ 03-01.Pandas 1 - Groupby 分组运算.exe
│ 03-02.Pandas 2 - 案例：FoodFact(作业) 按 Groupby 实现.exe
│ 03-03.Pandas 2 - Groupby 的多种分组方式.exe
│ 03-04.Pandas 3 - Groupby 的聚合函数使用.exe
│ 03-05.Pandas 4 - Groupby 分组和聚合高级（聚合运算后的表连接）.exe
│ 03-06.Pandas 5 - 案例：星际争霸选手信息分析.exe
│ 03-07.Pandas 6 - Merge 多表连接.exe
│
├─Python数据分析-第04天（数据分析工具Pandas_3 - 数据可视化Matplotlib）
│ ├─code
│ └─video
│ 04-00.昨日复习.exe
│ 04-01.Pandas1 - concat 多表合并.exe
│ 04-02.Pandas2 - stack和unstack 数据重构.exe
│ 04-02.Pandas3 - 数据过滤duplicate 和 替换replace.exe
│ 04-04.案例：世界食品数据处理（数据分析完整流程）.exe
│ 04-05.Matplotlib - 直方图、散点图、柱形图.exe
│ 04-06.Matplotlib - 混淆矩阵、颜色标记和线型.exe
│ 04-07.Matplotlib - 图例、刻度和标签的使用.exe
│ 04-08.Seaborn和Bokeh简介 - 世界高峰数据可视化.exe
│
├─Python数据分析-第05天（自然语言处理NLTK - 中英文文本预处理和朴素贝叶斯模型）
│ ├─code
│ │ │ AI相关模型和算法.py
│ │ │ NLTK1 - 英文文本预处理.ipynb
│ │ │ NLTK2 - jieba分词工具.ipynb
│ │ │ NLTK3 - 李克强总理政府工作报告词频统计.ipynb
│ │ │ NLTK4 - 使用nltk朴素贝叶斯分类模型做文本情感分析.ipynb
│ │ │ 哈工大停用词表.txt
│ │ │
│ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ jieba分词工具-checkpoint.ipynb
│ │ │ nltk 中的 NBM 做情感分析-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK1 - 英文文本预处理-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK2 - jieba分词工具-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK3 - 李克强总理政府工作报告词频统计-checkpoint.ipynb
│ │ │ NLTK4 - 使用nltk朴素贝叶斯分类模型做文本情感分析-checkpoint.ipynb
│ │ │ 李克强总理政府工作报告词频统计-checkpoint.ipynb
│ │ │
│ │ └─中文停用词库
│ │ 中文停用词库.txt
│ │ 哈工大停用词表.txt
│ │ 四川大学机器智能实验室停用词库.txt
│ │
│ └─video
│ 05-00.NLP简介和NLTK的语料库和分词使用.exe
│ 05-01.NLTK - stem 词形处理（词干提取和词形归并）.exe
│ 05-02.NLTK - stopwords 停用词（去除停用词）.exe
│ 05-03.NLTK - 典型的文本预处理流程.exe
│ 05-04.jieba分词 - jieba分词模式和词性标注.exe
│ 05-05.jieba分词 - 使用jieba分词统计网页文本内容的词频.exe
│ 05-06.jieba分词+朴素贝叶斯模型 - 训练分类模型做文本情感分析.exe
│
└─Python数据分析-第06天（自然语言处理NLTK - 文本相似度和微博情感分析）
├─code
│ │ TF_IDF 词频-逆文档频率.ipynb
│ │ 文本相似度.ipynb
│ │
│ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ TF_IDF 词频-逆文档频率-checkpoint.ipynb
│ │ 文本相似度-checkpoint.ipynb
│ │
│ │ main.py
│ │ tools.py
│ │ 中文停用词库.txt
│ │ 哈工大停用词表.txt
│ │ 四川大学机器智能实验室停用词库.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.知识点复习.exe
06-01.常用单词列表和文本相似度比较.exe
06-02.文本特征TF-IDF计算.exe
06-03-案例：新浪微博情感分析：文本预处理和分割数据集.exe
06-04-案例：新浪微博情感分析：提取数据集特征和训练NB模型并预测.exe
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