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2020年10月27日
6个冷门但实用的pandas知识点
摘要: 1 简介 pandas作为开展数据分析的利器,蕴含了与数据处理相关的丰富多样的API,使得我们可以灵活方便地对数据进行各种加工,但很多pandas中的实用方法其实大部分人都是不知道的,今天就来给大家介绍6个不太为人们所所熟知的实用pandas小技巧。 图1 2 6个实用的pandas小知识 2.1
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posted @ 2020-10-27 17:58 费弗里
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2020年10月18日
(在模仿中精进数据可视化03)OD数据的特殊可视化方式
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 OD数据是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据,特点是每一条数据都记录了一次OD(O即Origin,D即Destination)行为的起点与终点坐标信息。
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posted @ 2020-10-18 17:34 费弗里
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2020年10月14日
(数据科学学习手札97)掌握pandas中的transform
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 开门见山,在pandas中,transform是一类非常实用的方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据的每一列上
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posted @ 2020-10-14 21:06 费弗里
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2020年10月4日
(数据科学学习手札96)在geopandas中叠加在线地图
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 国庆期间,抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法,来制作出更多样式的地图作品。话不多说,我们直接进入正题。 图1 2 在ge
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posted @ 2020-10-04 15:02 费弗里
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2020年9月19日
(数据科学学习手札95)elyra——jupyter lab平台最强插件集
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 jupyter lab是我最喜欢的编辑器,在过往的文章中也给大家介绍过很多相关资源和实用插件,但本文要给大家介绍的jupyter lab插件elyr
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posted @ 2020-09-19 09:40 费弗里
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2020年9月14日
(在模仿中精进数据可视化02) 温室气体排放来源可视化
摘要: 本文完整代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为*(在模仿中精进数据可视化)*系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图
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posted @ 2020-09-14 19:03 费弗里
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2020年9月10日
用了这个jupyter插件,我已经半个月没打开过excel了
摘要: 1 简介 jupyter lab是我迄今为止体验过开展数据分析等任务最舒适的平台,但这不代表它是完美的,因为在很多方面它仍然存在欠缺,譬如在对csv文件的交互式编辑方面。 图1 而本文将要介绍的jupyter lab插件就赋予我们高度的交互式操纵csv文件的自由,无需excel,就可以实现对csv表
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posted @ 2020-09-10 18:42 费弗里
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2020年9月7日
答应我,用了这个jupyter插件,别再重复造轮子了
摘要: 1 简介 在使用Python、R等完成日常任务的过程中,可能会经常书写同样或模式相近的同一段代码,譬如每次使用matplotlib绘制图像的时候可以在开头添加下面两行代码来解决中文乱码等显示问题: plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认
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posted @ 2020-09-07 18:06 费弗里
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2020年9月3日
(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
摘要: 本文完整代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 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: 图1 而在这个报告中有几张数据可视化作品还是比较可圈可点的,作为*(在模仿中精进数据
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posted @ 2020-09-03 19:12 费弗里
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2020年8月26日
(数据科学学习手札94)QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
摘要: 本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 QGIS随着近些年的发展,得益于其开源免费的特点,功能不断被世界各地的贡献者们开发完善,运算速度也非常出色,使得越来越多的Giser们从臃肿缓
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posted @ 2020-08-26 19:24 费弗里
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