数据预处理

宋燕妮

目录

  • 1 课程导学
    • 1.1 《数据预处理》课程质量报告
    • 1.2 《数据预处理》课程标准
    • 1.3 《数据预处理》网络课程导学
    • 1.4 《数据预处理》学生网络课程学习指引
  • 2 数据处理基本概念
    • 2.1 本章知识点介绍
    • 2.2 数据处理的基本概念
      • 2.2.1 数据的质量问题（第1周2学时）
      • 2.2.2 数据的清洗与集成（第1周2课时）
      • 2.2.3 数据规约与变换（第2周2学时）
    • 2.3 ETL常用工具介绍及安装（第2周2学时）
    • 2.4 阶段测验（第2周）
  • 3 数据处理
    • 3.1 本章知识点介绍
    • 3.2 数据抽取
      • 3.2.1 文本数据抽取（第3周）
      • 3.2.2 web文件数据抽取1（第3周）
      • 3.2.3 web文件数据抽取2（第4周）
      • 3.2.4 web文件数据抽取3（第4周）
      • 3.2.5 阶段测验（3-4）
      • 3.2.6 数据库数据抽取1（第5周）
      • 3.2.7 数据库数据抽取2（第5周）
      • 3.2.8 CDC增量抽取（第6周）
    • 3.3 数据清洗
      • 3.3.1 字符串清洗（第6周）
      • 3.3.2 阶段测验（5-6）
      • 3.3.3 字段清洗1（第7周）
      • 3.3.4 字段清洗2（第7周）
      • 3.3.5 参照表清洗1（第8周）
      • 3.3.6 参照表清洗2（第8周）
      • 3.3.7 阶段测验（7-8）
    • 3.4 数据转换
      • 3.4.1 数据校验（第9周）
      • 3.4.2 数据排重 （第9周）
      • 3.4.3 期中复习（第10周）
      • 3.4.4 期中考试（第10周）
      • 3.4.5 缺失值处理（第11周）
      • 3.4.6 多数据源合并（第11周）
  • 4 作业设计
    • 4.1 本章知识点介绍
    • 4.2 作业设计（第12周）
    • 4.3 变量（第12周）
    • 4.4 阶段测验（11-12）
  • 5 Python数据导入导出
    • 5.1 本章知识点介绍
    • 5.2 pandas库介绍（第13周）
    • 5.3 文本文件导入（第13周）
  • 6 Python数据处理
    • 6.1 本章知识点介绍
    • 6.2 数据清理1（第14周）
    • 6.3 数据清理2（第14周）
    • 6.4 阶段测验（13-14）
    • 6.5 数据集成（第15周）
    • 6.6 数据转换（第15周）
    • 6.7 综合1（第16周）
    • 6.8 综合2（第16周）
数据转换（第15周）

课程内容：

  1. 使用Pandas进行数据重塑

课程目标：

  1. 了解什么是数据重塑

  2. 掌握stack、unstack和pivot函数的使用方法

  3. 掌握通过参数进行数据重塑

课程重点、难点：

  • 重点：数据重塑函数的使用方法

  • 难点：使用Pandas进行数据清洗


授课资源：

一、授课视频


二、授课文档


三、讨论


四、作业

见作业

五、拓展阅读