全面驾驭Python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化
全面驾驭Python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化===============课程介绍===============
在过去的学习过程中，我一直对Python Pandas数据分析和量化交易技术充满了浓厚的兴趣。因此，当我选择参加这门名为"全面驾驭Python Pandas数据分析与量化交易技术，运用Matplotlib实现多维可视化"的课程时，我满怀期待地开始了我的学习之旅。
在课程的开始，我了解到Python Pandas是一个强大且灵活的数据分析工具。它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据的处理变得更加高效和便捷。通过学习Pandas，我能够快速地加载、清洗、处理和分析大量的数据。不仅如此，我还学会了如何使用Pandas进行数据聚合、合并和重塑，使得复杂的数据分析任务变得轻而易举。
随着学习的深入，我逐渐进入了量化交易的领域。我了解到量化交易是基于数学和统计学的原理，利用计算机算法对金融市场进行分析和决策的过程。通过Python Pandas的应用，我学会了如何利用历史数据进行技术指标的计算和分析，以辅助量化交易策略的制定。这种数据驱动的方法使得交易决策更加客观和可靠，从而提高了交易的成功率。
除了学习Python Pandas和量化交易技术，课程还注重了Matplotlib的应用，尤其是在多维可视化方面。Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，可以用于创建各种类型的图表和图形。通过学习Matplotlib，我能够将复杂的数据结果以直观、易懂的图表形式展现出来，从而更好地理解数据的特征和趋势。
在整个学习过程中，我深刻体会到了Python Pandas数据分析和量化交易的实际应用价值。通过将这些技术与Matplotlib的多维可视化相结合，我能够更加全面地理解和分析金融市场数据，更准确地制定交易策略，并且能够更好地展示和传达我的分析结果。
===============课程目录===============
(1)\{1}--课程介绍；目录中文件数:3个
├─(1.3)--pandas学习手册（可从参考资料处下载）.pdf
├─--课程介绍.mp4
├─--Python、Pycharm安装.mp4
(2)\{2}--初识numpy；目录中文件数:2个
├─--numpy安装及数据创建.mp4
├─--numpy索引和切片.mp4
(3)\{3}--初识pandas和量化交易；目录中文件数:2个
├─--pandas安装及数据创建的保存.mp4
├─--量化交易及AKshare介绍.mp4
(4)\{4}--股票季报数据获取及数据表检查；目录中文件数:5个
├─--数据表查看.mp4
├─--数据提取.mp4
├─--查看数据格式与空值.mp4
├─--描述性统计及极值索引.mp4
├─--查看唯一值及value.mp4
(5)\{5}--数据表清洗；目录中文件数:12个
├─--按索引排序.mp4
├─--重置行索引.mp4
├─--练习：封装函数输入股票代码获取清洗后的数据表.mp4
├─--更改行列标签名称.mp4
├─--设置行索引.mp4
├─--值替换.mp4
├─--删除特定的行、列.mp4
├─--删除空值.mp4
├─--填充空值.mp4
├─--数据格式转换.mp4
├─--重复值查看及删除.mp4
├─--按值排序.mp4
(6)\{6}--数据预处理；目录中文件数:14个
├─--给数据加上区间标签cut.mp4
├─--给数据加上区间标签qcut.mp4
├─--数据分组groupby.mp4
├─--分类统计value_counts.mp4
├─--数据透视表pivot_table.mp4
├─--添加行.mp4
├─--添加列.mp4
├─--数组加工map.mp4
├─--数据表加工apply.mp4
├─--匿名函数lambda.mp4
├─--数据表加工transform.mp4
├─--数据表合并merge.mp4
├─--练习：封装函数通过股票代码汇总数据.mp4
├─--数据表合并concat.mp4
(7)\{7}--matplotlib可视化；目录中文件数:7个
├─--可视化库的安装和导入.mp4
├─--画图数据处理及新增画布.mp4
├─--画条形图.mp4
├─--画折线图.mp4
├─--画组合图.mp4
├─--画图美化.mp4
├─--图片本地保存.mp4
(8)\{8}--课程回顾与展望；目录中文件数:1个
├─--课程回顾与展望.mp4
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