用Python玩转数据 Data Processing Using Python

位教师：ZHANG Li

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6个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

1,559 条评论

3 周完成

在 10 小时一周

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93%

大多数学生喜欢此课程

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8 项作业

授课语言：中文（简体）

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该课程共有6个模块

本课程 (Please click https://hua.dididi.sbs/learn/python-data-processing for English version) 主要面向非计算机专业学生，从Python基本语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何解析和表示数据，再到如何利用Python开源生态系统SciPy对数据进行基础和高级的统计分析及可视化，包括数据探索和预处理的具体方法，到最后如何设计一个简单的GUI界面来表示和处理数据，层层推进。

整个课程以财经数据为基础，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨Python除了在商业领域之外在文学、社会学和新闻等人文社科类领域以及在数学和生物等理工类领域同样拥有便捷高效的数据处理能力，并可以触类旁通将其灵活应用于各专业中。近期（2019年11月6日已更新完毕）本课程进行了全面改版，新版主要在以下几个方面做了改变： 1. 丰富了Python基础的案例实际操作和讲解； 2. 增加和扩展了如NumPy包的矢量运算和广播思想及常见应用，数据探索与预处理的多个环节，基于pandas的数据分析及数据挖掘案例等。有些是直接在原视频上修改，有些是以拓展视频的方式呈现，特别是新录制的视频因为想说的内容很多所以时长较长，很多都超过了20分钟，小伙伴们学习时可能会比较辛苦，加油加油！

欢迎你学习《用Python玩转数据》( (Please click https://hua.dididi.sbs/learn/python-data-processing for English version))这门课程，本课程将尽量用非计算机专业的小伙伴们能听得懂的方式来讲述如何利用Python这种简单易学的程序设计语言方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据，基于科学计算与数据分析的SciPy库和与网络爬虫相关的Requests、Beautiful Soup库等，通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。相信《用Python玩转数据》是一门可以让你不再害怕数据处理的计算机程序设计课，大壮老师期待你的加入！

涵盖的内容

1个视频2篇阅读材料

小伙伴们，欢迎来到Module 01"Python基础"的学习！先带大家领略一下Python简单易学和优雅健壮的特性，less is more，Python的设计者绝对深谙此道。本模块学完以后，大家可以掌握Python的基本语言结构、数据类型、基本运算、条件和循环、函数和模块等内容，用它们就可以写一些有用的程序了！

涵盖的内容

16个视频6篇阅读材料2个作业1个编程作业1个讨论话题

16个视频总计170分钟

1 Python简介6分钟
2 第一个Python程序17分钟
3 Python语法基础16分钟
4 Python数据类型9分钟
5 Python基本运算10分钟
6 Python的函数、模块和包8分钟
1.1补充 Python环境搭建5分钟
1 条件13分钟
2 range函数5分钟
3 循环16分钟
4 循环中的break，continue和else11分钟
5 自定义函数14分钟
6 递归11分钟
7 变量作用域5分钟
补充1：标准库函数14分钟
补充2：异常10分钟

6篇阅读材料总计60分钟

1.1 参考资料10分钟
1.1 将Python和pip加入环境变量中的方法10分钟
关于Python类型特性和变量管理的一点说明10分钟
1.1 编程小练习（不计分）10分钟
（标准库函数补充：必读，有趣）datetime模块timedelta类10分钟
1.2 控制结构和函数编程练习（8题，不计分）10分钟

2个作业总计60分钟

走近Python quiz 30分钟
Python面面观 quiz30分钟

1个编程作业总计180分钟

循环编程题(计分)180分钟

1个讨论话题总计10分钟

写出递归程序的执行结果10分钟

欢迎进入“数据获取与表示”的学习！学完本模块，大家将会掌握Python在本地数据和网络数据获取的方式以及解析网络数据，会使用Python中基础但功能十分强大的数据结构序列、字符串、列表、元组快速有效地进行数据表示以及做简单的数据处理。

涵盖的内容

10个视频5篇阅读材料1个作业1个讨论话题

10个视频总计139分钟

1 本地数据获取22分钟
2 网络数据获取21分钟
2.1.1拓展视频1 正则表达式简介17分钟
2.2.1拓展视频2 动态网页数据爬取小例6分钟
1 序列9分钟
2 字符串17分钟
3 列表15分钟
4 元组8分钟
2.2.2拓展视频1 输入输出&函数式编程入门15分钟
2.2.2拓展视频2 可变可迭代对象修改问题解释10分钟

5篇阅读材料总计50分钟

2.1.2 迷你爬虫编程小练习(不计分)10分钟
2.1.2进阶：爬虫项目实践(不计分, 2020年10月17日更新)10分钟
2.2.4序列类型的函数/方法使用小练习10分钟
2.2.3 序列与文件编程练习(7题，不计分)10分钟
2.2 序列运算、操作、函数/方法简介10分钟

1个作业总计30分钟

数据获取与表示 quiz30分钟

1个讨论话题总计10分钟

KO奥数高手10分钟

欢迎来到”强大的数据结构和Python扩展库”！现在有没有觉得自己离可以用Python玩转数据又进了一步，学完本模块，大家将会掌握Python中高级的数据结构字典和集合，在某些应用中使用它们会非常方便，特别的，大家还会领略到Python最著名使用最广泛的科学计算包SciPy中ndarray、Series和DataFrame这些简洁高效的数据结构的魅力。

涵盖的内容

9个视频6篇阅读材料1个作业1个讨论话题

9个视频总计109分钟

1 为什么需要字典13分钟
2 字典的使用16分钟
3 集合12分钟
3.1.1拓展视频：字典和集合编程示例介绍12分钟
1 扩展库SciPy7分钟
2 ndarray18分钟
3 变长字典Series7分钟
4 DataFrame8分钟
3.2.1拓展视频：NumPy常见应用选讲17分钟

6篇阅读材料总计60分钟

（字典集合补充：必读，有趣+1）编程中有效使用集合和字典2例10分钟
3.1 编程练习(不计分)10分钟
3.1 字典经典应用编程小例10分钟
来听大壮老师聊一聊Python化编程(2022.1)10分钟
3.2 参考资料SciPy url10分钟
3.2 创建DataFrame编程小练习(不计分)10分钟

1个作业总计30分钟

强大的数据结构和Python扩展库 quiz 30分钟

1个讨论话题总计10分钟

NumPy中的通用函数10分钟

欢迎小伙伴们来到"Python数据统计与挖掘"模块的学习！本模块将从数据处理的整个过程展现Python在数据处理和分析上独特的优势，将用很多耳熟能详喜闻乐见的案例让大家领略并掌握方法和特点，学完本模块，你可以从一堆数据中快速有效地挖掘出你想要的或者你期待的又或者是未知的结果，也可以将这些数据用各类图像来表示。另外，Python中各种第三方包的数据统计方式就如开了外挂一样强大到让你咋舌，但却是普通人也可以理解并拥有的。

涵盖的内容

12个视频18篇阅读材料2个作业1个编程作业

12个视频总计222分钟

1 便捷数据获取18分钟
2 Python绘图基础23分钟
3 数据探索与预处理之数据清洗20分钟
4 数据预处理之数据变换22分钟
5 数据预处理之数据规约19分钟
1 数据探索之基本数据特征分析25分钟
2 基于pandas的数据统计与分析28分钟
3 聚类分析14分钟
4 Python的理工类应用7分钟
5 Python的人文社科类应用8分钟
4.2.2 拓展视频基于pandas的男女电影评分分析17分钟
4.2.3拓展视频基于随机森林的红酒品质分类21分钟

18篇阅读材料总计210分钟

4.1 参考资料10分钟
4.1.1 代码参考（资源在4.1.1网页源代码中）10分钟
4.1.1 网页源代码10分钟
4.1.2&4.1.3 用箱形图分析成绩数据练习10分钟
4.1 财经数据接口TuShare研究和数据处理分析小项目10分钟
4.1 数据集获取：数据预处理常用数据集titanic数据集获取10分钟
4.1.4 数据变换之类别特征编码（重要，2026年更新）20分钟
4.2 代码参考10分钟
4.2.2 扩展：pandas与mysql数据库交互入门10分钟
4.2.3 K-means算法介绍和K值探讨10分钟
4.2.3扩展： Scikit-learn经典机器学习经典入门项目开发10分钟
4.2.4扩展： WAV音频处理入门研究10分钟
4.2.5 继续了解NLTK10分钟
4.2 项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测30分钟
4.2项目—文档相似度比较10分钟
4.2项目—评论情感分析10分钟
4.2项目—基于CNN神经网络的图像识别10分钟
4.2项目—进一步基于ResCNN神经网络的图像识别10分钟

2个作业总计50分钟

Python便捷数据获取与预处理 quiz30分钟
Python数据统计挖掘与应用 quiz 20分钟

1个编程作业总计180分钟

男女电影评分差异分析编程(计分)180分钟

"面向对象和图形用户界面"欢迎你！本模块将会带大家去理解什么是面向对象，图形用户界面与面向对象的关系，这部分内容只要求理解概念，将来可以在用各种新函数时更自如更简单地上手，不要求写程序。另外图形用户界面的基本框架、常用的组建和布局管理也是大家需要掌握的部分，学完它们你会发现图形用户界面开发其实并非遥不可及。本模块有彩蛋哟~~~

涵盖的内容

8个视频3篇阅读材料2个作业

8个视频总计60分钟

1 GUI与面向对象3分钟
2 抽象14分钟
3 继承12分钟
1 GUI的基本框架9分钟
2 GUI常用组件5分钟
3 布局管理6分钟
4 其他GUI库4分钟
5 综合应用6分钟

3篇阅读材料总计30分钟

5.2 面向对象基础小例：疯狂的游戏玩家10分钟
5.2 综合应用项目10分钟
5.2 代码参考10分钟

2个作业总计50分钟

面向对象和图形用户界面 quiz20分钟
课程总测试Examination30分钟

位教师

授课教师评分

(68个评价)

ZHANG Li

Nanjing University

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Nanjing University

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生

''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生

''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生

''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

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学生评论

5 stars
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4 stars
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3.72%
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0.57%

显示 3/1559 个

已于 Nov 8, 2018审阅

课程不仅做了python语言入门教学，而且围绕scipy三大件普及了数据处理的基本操作和应用场景，对于数据处理工作来讲python有了scipy真是如虎添翼，课程很棒，通俗易懂，面面俱到。只是gui这块显得有点多余，毕竟用web来展示才是主流。

已于 Dec 17, 2015审阅

老师五星好评，风趣接地气，课程内容入门也足够。推荐该课程稍有不足的部分是数据处理分析统计绘图部分，概念内容很多，现阶段课程看着有些吃力(完成课程需要经常上网搜索)可能的话希望清晰结构，各个有所展开。谢谢大壮老师

已于 Feb 17, 2017审阅

This course is really interesting! Something in week4 and week5 is relatively complex and we can explore more in this field later!

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