一、课程背景

在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。

使用Numpy和Pandas进行数据清洗对于使用Python做数据分析来说是事半功倍的作用。如果你对Numpy和Pandas库完全不熟悉或者不是特别的熟悉，可以学习一下本课程，让你更熟悉的理解可以进行数据清洗的Numpy和Pandas库、并最使用Python中的Matplotlib进行数据可视化，将你在清洗过程中的数据更加清晰的展现出来。

二、学习目标

1、了解Numpy和Pandas的基础概念

2、了解Numpy中的元素操作与Ndarray对象

3、了解Pandas中的数据结构

4、了解Pandas中的DataFrame的常用操作。

5、了解Python中使用matplotlib进行数据可视化

三、课程对象

数据分析分析师、Python学习者、机器学习算法工程师

四、课程时间

1-2天（10小时）

五、授课形式

在线视频

六、课程纲要

第一章 Numpy的元素操作：创建数组、数组的属性、数组的转换、数组的广播功能

第二章 Numpy中的Ndarray对象：数组的索引与切片、数组的算术运算、数组的函数、数组的排序索引、数组的唯一化与集合逻辑

第三章 Pandas的基本数据结构：创建Series、创建DataFrame、Pandas的索引

第四章 Pandas中DataFrame的常用操作：DataFrame的查看与描述、缺失值的处理、数据的合并、分组运算、数据透视表功能、数据读入和导出

第五章 Python Matplotlib数据可视化：Matplotlib数据可视化基础知识、绘制散点图、折线图、条形图、饼图、箱线图

进入课程：《Python数据清洗可视化入门》

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