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Python预处理课程是为初学者设计的实践性课程，旨在教授使用Python进行数据预处理和清洗的基本技巧。学员将学习如何加载数据、处理缺失值、去除异常数据、标准化、归一化等常用技术。通过本课程，学员将掌握Python中常用的数据处理库，如Numpy、Pandas等，从而为数据分析、机器学习和人工智能领域打下坚实基础。

课程概览

数据预处理是数据分析和机器学习中至关重要的步骤，它涉及对原始数据进行清洗、转换和整理，以便让数据能够更好地适应后续的分析和建模过程。

数据加载与观察：
- 导入必要的Python库（如NumPy、Pandas等）。
- 读取不同格式的数据文件（如CSV、Excel等）。
- 使用Pandas DataFrame查看数据的基本信息（前几行、数据类型、缺失值等）。
数据清洗：
- 处理缺失值：检测缺失值并选择适当的方法进行处理，例如删除、插值或填充。
- 处理重复值：检测数据集中的重复记录并予以处理。
- 处理异常值：识别可能的异常值，并选择适当的方法进行处理（例如截断或替换）。
数据转换：
- 特征缩放：将数值特征缩放到一个统一的范围，常见的方法包括MinMax Scaling和Standard Scaling。
- 独热编码：将分类变量转换成二进制形式，便于算法处理。
- 特征选择：选择对问题有意义的特征，以减少计算复杂度和提高模型性能。
- 特征构造：根据领域知识或数据特点，创建新的特征以增强模型的表现。
数据整理：
- 数据合并：将多个数据集按照一定的规则进行合并，如连接、堆叠等。
- 数据重塑：将数据从一种形式转换为另一种形式，如透视表、长宽表转换等。
数据预处理流水线：
- 将上述的数据预处理步骤整合到一个流水线中，以便在实际应用中方便地使用。
实际案例与练习：
- 基于真实数据集进行实际的数据预处理案例演示，加深学习效果。
练习学员通过指导的实验和项目，巩固所学的数据预处理技能。

授课讲师

演示讲师人工智能

课程大纲

第1章数据预处理概述
第1节什么是数据预处理
第2节常见的数据问题与数据预处理的流程
第3节常用的数据预处理库
第4节开发工具与环境

第2章科学计算库---Numpy
第1节数组对象
第2节创建数组
第3节访问数组元素
第4节数组运算
第5节数组操作
第6节数组的转置

第3章pandas库基础
第1节数据结构
第2节索引操作
第3节数据排序
第4节统计计算与统计描述
第5节描绘图表

第4章数据获取
第1节从CSV和TXT文件读取数据
第2节从EXCEL文件读取数据
第3节从JSON文件读取数据
第4节从HTML文件读取数据
第5节从数据库读取数据
第6节从Word文件读取数据

第5章数据清理
第1节数据清理概述
第2节缺失值的检测与处理
第3节重复值的检测与处理
第4节异常值的检测与处理
第5节案例---成都某地区二手房数据

第6章数据集成、变换与规约
第1节数据集成
第2节数据变换
第3节数据规约
第4节案例---中国篮球运动员的基本信息分析

第7章数据清理工具---OpenRefine
第1节OpenRefine介绍、下载与安装
第2节OpenRefine的基本操作
第3节OpenRefine的进阶操作
第4节案例---多伦多市建筑许可数据

第8章实战演练---数据分析师岗位分析
第1节知识精讲
第2节分析目标与思路
第3节数据收集
第4节数据预处理
第5节数据分析与展现

节数	上课时间	星期一	星期二	星期三	星期四	星期五	星期六	星期天
第1节	08:00 - 08:40
第2节	09:00 - 09:40
第3节	10:00 - 10:40
第4节	11:00 - 11:40
第5节	14:00 - 14:40
第6节	15:00 - 15:40
第7节	16:00 - 16:40
第8节	17:00 - 17:40

天数	上课日期	上课时间	内容

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