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2021年1月3日
(在模仿中精进数据可视化06)常见抽象地图的制作方法
摘要: 本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 我们经常会在一些PPT报告或者宣传广告中看到一些比较抽象的地图,它们都是在正常地图的基础上,通过置换几何元素,来实现出较为抽象的效果,这类的作品非常之多,因此本文不
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posted @ 2021-01-03 20:18 费弗里
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2020年12月29日
(数据科学学习手札101)funcy:Python中的函数式编程百宝箱
摘要: 本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 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
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posted @ 2020-12-29 18:10 费弗里
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2020年12月20日
地图可视化神器kepler.gl近期重要更新
摘要: 1 简介 kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下。而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍: 图1 2 kepler.gl 2.4.0重要新特性 2.1 增量时间窗口 在这次更新中,为时间序列数据的可视化
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posted @ 2020-12-20 18:58 费弗里
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2020年12月11日
(数据科学学习手札100)搞定matplotlib中的字体设置
摘要: 本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 matplotlib作为数据可视化的利器,被广泛用于数据分析之中,但不太友好的是matplotlib中书写非英文文字内容时,如果不事先对字体进行相关
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posted @ 2020-12-11 19:57 费弗里
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2020年12月8日
(数据科学学习手札99)掌握pandas中的时序数据分组运算
摘要: 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 我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘
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posted @ 2020-12-08 18:33 费弗里
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2020年11月29日
(在模仿中精进数据可视化05)疫情期间市值增长top25公司
摘要: 本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 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
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posted @ 2020-11-29 18:33 费弗里
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2020年11月22日
(在模仿中精进数据可视化04)旧金山街道树木分布可视化
摘要: 本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 开门见山,今天我们要模仿的数据可视化作品来自**#TidyTuesday活动于2020年1月28日发布的旧金山街道树木数据集下的众多参赛作品中,由Philippe
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posted @ 2020-11-22 19:59 费弗里
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2020年11月15日
(数据科学学习手札98)纯Python绘制满满艺术感的山脊地图
摘要: 本文示例代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 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 Pleas
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posted @ 2020-11-15 19:23 费弗里
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2020年11月7日
在pandas中使用pipe()提升代码可读性
摘要: 1 简介 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。 图1 而在以前我撰写的一些文章中,为大家介绍过pandas中的eval(
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posted @ 2020-11-07 18:06 费弗里
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2020年10月31日
多快好省地使用pandas分析大型数据集
摘要: 1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器,但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”,且内存开销“大”。 特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时,往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧,配
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posted @ 2020-10-31 17:26 费弗里
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