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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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「Python实用秘技15」pandas中基于范围条件进行表连接
  这是我的系列文章「Python实用秘技」的第15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。
Feffery
2023-07-10
1580
dython:Python数据建模宝藏库
尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库,但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。
Feffery
2021-08-18
5180
在pandas中使用pipe()提升代码可读性
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。
Feffery
2020-11-09
4390
(数据科学学习手札92)利用query()与eval()优化pandas代码
  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。
Feffery
2020-08-10
1.6K0
(数据科学学习手札88)基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(下)
  在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中,我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍,涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作,而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍。
Feffery
2020-06-28
1.4K0
(数据科学学习手札84)基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(上)
  在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。
Feffery
2020-05-25
3.8K0
(数据科学学习手札77)基于geopandas的空间数据分析——文件IO
  在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习,而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出,是至关重要的环节。
Feffery
2020-02-26
1.9K0
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