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文章/答案/技术大牛

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数据科学学习手札

记录自己的数据科学学习之路

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（数据科学学习手札144）使用管道操作符高效书写Python代码

bash 编程算法 python

　　大家好我是费老师，一些比较熟悉pandas的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法（相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery/tag/pandas/），书写可读性很高的链式数据分析处理代码，从而更加丝滑流畅地组织代码逻辑。

2022-10-28

4890

（数据科学学习手札136）Python中基于joblib实现极简并行计算加速

编程算法 python

　　我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。

2022-05-15

7030

「Python实用秘技07」在pandas中实现自然顺序排序

python 编程算法 https

　　这是我的系列文章「Python实用秘技」的第7期，本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会，每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。

2022-05-09

1.1K0

（数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结

编程算法正则表达式

　　在日常开展数据分析的过程中，我们经常需要对字符串类型数据进行处理，此类过程往往都比较繁琐，而pandas作为表格数据分析利器，其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法，以及一些top-level级的内置函数，则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率。

2021-11-24

1.2K0

（数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图

编程算法 https 网络安全 github python

　　在上一篇文章中，我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性，而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过，没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中，利用explore()制作在线地图可视化的方法：

2021-11-11

1.4K0

（数据科学学习手札127）在Python中使用icecream实现高效debug

编程算法 github https git 开源

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介　　尽管有那么多花里胡哨的debug工具和方式供我们选择，但不得不承认，在大多数情况下，print()才是最方便的代码调试方式😂，通过手动在程序中的关键位置书写合适的打印语句，可以很快速地帮助我们了解到程序运行的过程，发现问题所在。　　而icecream就是一个将print大法发挥到极致的Python库，它的工作方式有些像vscode中针对ja

2021-08-31

3720

（数据科学学习手札118）Python+Dash快速web应用开发——特殊部件篇

python 编程算法

　　这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十五期，在前面的一系列教程中，我们针对Dash中的各种常用基础概念作了比较详细的介绍，如果前面的教程你有认真学习，那么相信到今天你已经有能力开发初具规模的Dash应用了。

2021-04-26

1.3K0

99%的Python用户都不知道的f-string隐秘技巧

python 编程算法

f-string想必很多Python用户都基础性的使用过，作为Python3.6版本开始引入的特性，通过它我们可以更加方便地向字符串中嵌入自定义内容，但f-string真正蕴含的功能远比大多数用户知道的要丰富，今天我们就来一起get它们~

2021-04-13

2800

（数据科学学习手札113）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（下）

编程算法 github git python 开源

　　这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十期，在上一期的教程中，我们针对Dash中常用的几种表单输入控件进行了介绍，结合以前学习过的其他部件，已经可以满足基本的网页表单提交需求。

2021-03-30

1K0

（数据科学学习手札107）在Python中利用funct实现链式风格编程

numpy 编程算法 python api

　　链式编程是一种非常高效的组织代码的方式，典型如pandas与scikit-learn中的pipe()，以及R中的管道操作符%>%等，它们都可以帮助我们像连接管道一样，将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来，从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建。

2021-02-25

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（数据科学学习手札106）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（下）

编程算法 python

　　这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第五期，在上一期的文章中，我们针对Dash中有关回调的一些技巧性的特性进行了介绍，使得我们可以更愉快地为Dash应用编写回调交互功能。

2021-02-25

1.7K0

（数据科学学习手札104）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（上）

编程算法 python

　　这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第三期，在前两期的教程中，我们围绕什么是Dash，以及如何配合方便好用的第三方拓展dash-bootstrap-components来为我们的Dash应用设计布局展开了非常详细的介绍。

2021-01-29

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（数据科学学习手札101）funcy：Python中的函数式编程百宝箱

编程算法 api python

我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。

2021-01-02

1.5K0

（在模仿中精进数据可视化05）疫情期间市值增长top25公司

python matlab numpy 编程算法

　　新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时，也给很多公司带来了新的增长点。前段时间我看到图1所示的数据可视化作品，针对2020年1月1日到6月16日之间，世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化：

2020-12-01

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（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图

python matlab numpy 编程算法

　　下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队Joy Division在1979年发行的其第一张录音室专辑Unknown Pleasures的封面，由艺术家Peter Saville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为了一种流行文化的符号标志。

2020-11-24

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

python api 数据分析编程算法

我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于碎片化的组织代码，尤其是创建出过多不必要的中间变量，既浪费了内存，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，因此以流水线方式组织代码非常有必要。

2020-11-09

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(在模仿中精进数据可视化01) 全国38城居住自由指数可视化

数据可视化编程算法

前不久贝壳研究院基于其丰富的房地产相关数据资源，发布了2020 新一线城市居住报告：

2020-09-06

7750

（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

编程算法 python 数据分析

　　利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名随心所欲的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用，越多的计算资源消耗。

2020-08-10

1.7K0

（数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)

编程算法 matlab numpy github

在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API：pointplot()、polyplot()以及webmap()，而本文将会承接上文的内容，对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。

2020-05-21

1.7K0

（数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)

编程算法 python matlab numpy

　　在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。

2020-05-07

2.3K0

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