Python数据处理实战：零基础入门与案例实战运用(数据处理和特征工程实战)

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课程简介

《Python数据处理实战：零基础入门与案例实战运用(数据处理和特征工程实战)》Python数据处理实战：零基础入门与案例实战运用(数据处理和特征工程实战)【技能收获】学完可掌握：Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证

已有 0 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-15

这门课标题写的是「零基础入门」，但真正值钱的部分在后半段——数据处理和特征工程实战。如果你冲着「Python 编程」四个字进来，可能会觉得前半程节奏偏慢；可一旦进入特征构造、缺失值处理、类别变量编码那几章，内容密度会明显提上来。换句话说，它更像一门披着入门外衣的数据预处理实操课，而不是又一套语法巡礼。

课纲里真正该盯住的三块

第一块是数据清洗的完整链路。缺失值、异常值、重复值这三类问题，课程没有停在概念解释，而是给了可复现的处理顺序和取舍理由。这块值得逐节精看，因为清洗顺序错了，后面特征工程再漂亮也白搭。

第二块是特征工程。构造、变换、筛选三个动作分开讲，尤其是分箱、独热编码、标准化这几节的对比演示，能帮你建立「什么场景该用哪种变换」的判断力。这是很多同类课程一笔带过的地方，这里讲得相对扎实。

第三块是案例串讲。把前面零散的处理动作收拢到一个完整数据集上跑一遍，价值在于让你看到真实数据里「脏」的分布形态，而不是教科书式的干净样本。

哪些章节可以快进，哪些必须慢放

基础语法部分如果已有编程经验，完全可以用两倍速过一遍，重点只看列表推导、字典操作和 pandas 的索引方式这几处，其余当复习。反过来，特征工程和案例实战这两段建议放慢，最好边看边在自己的环境里敲一遍，因为参数选择和处理顺序的坑，光看不练体会不到。

另外提醒一点：课程笔记配套是有的，但别把它当讲义抄。笔记的用法应该是——听完一节，自己先合上视频回忆处理流程，再拿笔记对照补漏，这样复盘效率比顺着读高得多。

资料包拆开用的思路

拿到资料别整套囤着。建议分三层拆：视频用于第一遍建立流程印象；章节笔记用于第二遍查漏和面试前速览；案例数据则单独拎出来，遮住参考代码自己重跑一遍，跑不通再回看对应章节。这样一套资料能当三轮用，而不是躺在硬盘里吃灰。

如果你时间紧，可以只保留「特征工程 + 案例实战」这条主线，其余当工具书按需查。这门课真正的门槛不在 Python 语法，而在你愿不愿意动手把脏数据折腾干净。

Python数据处理实战：零基础入门与案例实战运用(数据处理和特征工程实战)

课程推荐

视频目录（59 节）

* 1 课程导读.mp4

* 2 数据类型.mp4

* 3 列表.mp4

* 4 字典.mp4

* 5 集合和条件语句.mp4

* 6 循环语句上.mp4

* 7 循环语句下.mp4

* 8 函数编写上.mp4

* 9 函数编写下.mp4

* 10 文件读取之csv文件.mp4

* 11 文件读取之json格式.mp4

* 12 指标计算.mp4

* 13 Numpy数据结构和常用方法.mp4

* 14 Numpy常用数据处理函数.mp4

* 15 pandas数据结构.mp4

* 16 csv文件读写.mp4

* 17 Excel文件读写.mp4

* 18 数据库文件读取.mp4

* 19 数据库文件保存.mp4

* 20 txt文件读写.mp4

* 21 数据筛选.mp4

* 22 数据增加和删除.mp4

* 23 数据修改和查找.mp4

* 24 数据整理.mp4

* 25 层次化索引.mp4

* 26 日期型数据处理.mp4

* 27 字符串数据处理.mp4

* 28 高阶函数运用上.mp4

* 29 高阶函数运用下.mp4

* 30 简单函数数据变换.mp4

* 31 数据标准化.mp4

* 32 数据基本运算.mp4

* 33 数据分组计算.mp4

* 34 聚合函数agg使用.mp4

* 35 apply函数使用.mp4

* 36 透视图和交叉表.mp4

* 37 时间序列数据.mp4

* 38 数据抽样.mp4

* 39 移动窗口相关函数.mp4

* 40 数据形状重塑列转行.mp4

* 41 数据形状重塑行转列.mp4

* 42 折线图.mp4

* 43 为图表添加元素.mp4

* 44 柱状图和直方图.mp4

* 45 饼图和箱线图.mp4

* 46 散点图.mp4

* 47 重复值处理.mp4

* 48 缺失值处理.mp4

* 49 异常值判断.mp4

* 50 异常值处理.mp4

* 51 数据分箱处理.mp4

* 52 数据分箱操作的高级方法.mp4

* 53 字段扩充上.mp4

* 54 字段扩充下.mp4

* 55 属性规约.mp4

* 56 数据量纲级处理.mp4

* 57 数据缺失填补上.mp4

* 58 数据缺失填补下.mp4

* 59 哑变量处理.mp4