Python用于数据科学（免费的7天迷你课程）

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＃简介

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欢迎来到Python进行Data Science，这是一门免费的7天迷你课程，适合初学者！如果您从数据科学开始或想学习基本的Python技能，那么这项初学者友好的课程适合您。在接下来的七天中，您将仅使用Core Python来学习如何处理数据任务。

Python用于数据科学，免费的7天迷你课程

您将学习如何：

使用基本的python数据结构并准备杂乱的文本数据杂志和用字典组成数据（就像您在SQL或Excel中所做的一样）编写可重复使用的功能，使您的代码保持整洁，有效地错误地错误，因此脚本不会在杂乱的输入数据上崩溃，您将构建一个简单的数据调整工具，并构建一个Divains prip dict 与基本Python数据结构一起工作 清洁并准备凌乱的文本数据 总结并将数据与字典分组（就像您在SQL或Excel中一样） 编写可重复使用的功能，使您的代码保持整洁有效 优雅地处理错误，因此您的脚本不会在混乱的输入数据上崩溃 最后，您将构建一个简单的数据分析工具来检查任何CSV数据集 让我们开始吧！ 🔗链接github上的代码 链接到GitHub上的代码 ＃第1天：变量，数据类型和文件I/O 在数据科学中，一切始于原始数据：调查响应，日志，电子表格，表格，刮擦网站等。在您可以建模或分析任何内容之前，您需要： 加载数据的形状和类型begin以清洁或检查 加载数据 了解其形状和类型 开始清洁或检查 今天，您将学习： 基本的Python数据打字以读写RAW .TXT文件 基本的Python数据类型 如何读写RAW .TXT文件 // 1。变量 // 在Python中，变量是对值的命名引用。用数据术语，您可以将它们视为字段，列或元数据。 filename =“ wonsees.txt” soundus_name =“ Q3客户反馈” max_entries = 100 // 2。数据类型您将经常使用 Python Type 它用于 str

与基本Python数据结构一起工作

清洁并准备凌乱的文本数据

总结并将数据与字典分组（就像您在SQL或Excel中一样）

编写可重复使用的功能，使您的代码保持整洁有效

优雅地处理错误，因此您的脚本不会在混乱的输入数据上崩溃

最后，您将构建一个简单的数据分析工具来检查任何CSV数据集

让我们开始吧！

🔗链接github上的代码

链接到GitHub上的代码

＃第1天：变量，数据类型和文件I/O

在数据科学中，一切始于原始数据：调查响应，日志，电子表格，表格，刮擦网站等。在您可以建模或分析任何内容之前，您需要：

加载数据的形状和类型begin以清洁或检查

加载数据

了解其形状和类型

开始清洁或检查

今天，您将学习：

基本的Python数据打字以读写RAW .TXT文件

基本的Python数据类型

如何读写RAW .TXT文件

// 1。变量

//

在Python中，变量是对值的命名引用。用数据术语，您可以将它们视为字段，列或元数据。

filename =“ wonsees.txt”
soundus_name =“ Q3客户反馈”
max_entries = 100

// 2。数据类型您将经常使用

Python Type 它用于 str