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这个仓库保管从（数据科学学习手札69）开始的所有代码、数据等相关附件内容

📝 DataScienceStudyNotes

🎯 这个仓库保管从（数据科学学习手札69）开始的所有代码、数据等相关附件内容
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🎠 目录

• 📚 1 已更新博客列表
• 🗃️ 2 专题系列
  • 🌏 2.1 基于geopandas的空间数据分析 🚩 <完结>
  • ⚡ 2.2 Python+Dash快速web应用开发 🏊 <进行中>
• 👨‍🚀 3 pandas相关
• 👻 4 jupyter相关
• 🐧 5 kepler.gl相关
• 🔧 6 补充勘误内容记录
• 🏃 7 To-do List

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1 📚 已更新博客列表：

• （数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg 　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札70）面向数据科学的Python多进程简介及应用　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札71）利用Python绘制词云图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札76）基于Python的拐点检测——以新冠肺炎疫情数据为例　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札77）基于geopandas的空间数据分析——文件IO　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札79）基于geopandas的空间数据分析——深入浅出分层设色　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札80）用Python编写小工具下载OSM路网数据　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札81）conda+jupyter玩转数据科学环境搭建　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)　:airplane:仓库路径
• （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）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札85）Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札86）全平台支持的pandas运算加速神器　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札87）利用adjustText解决matplotlib文字标签遮挡问题　:airplane:仓库路径
• （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）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札90）Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札91）在Python中妥善使用进度条　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札93）利用geopandas与PostGIS进行交互　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札95）elyra——jupyter lab平台最强插件集　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札96）在geopandas中叠加在线地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札100）搞定matplotlib中的字体设置　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札101）funcy：Python中的函数式编程百宝箱　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札102）Python+Dash快速web应用开发——基础概念篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札103）Python+Dash快速web应用开发——页面布局篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札104）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札105）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（中）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札106）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（下）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札107）在Python中利用funct实现链式风格编程　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札108）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札109）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（中）　:airplane:仓库路径

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2 🗃️ 专题系列：

2.1 🌏 基于geopandas的空间数据分析　🚩 <完结>

• 课程附件百度云下载地址（提取码：1syu）：

• （数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇
  
• （数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇
  
• （数据科学学习手札77）基于geopandas的空间数据分析——文件IO
  
• （数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化
  
• （数据科学学习手札79）基于geopandas的空间数据分析——深入浅出分层设色
  
• （数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)
  
• （数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)
  
• （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）
  
• （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）
  
• ✨ 衍生文章
  • （数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新
  • （数据科学学习手札93）利用geopandas与PostGIS进行交互
  • （数据科学学习手札96）在geopandas中叠加在线地图

2.2 ⚡ Python+Dash快速web应用开发　🏊 <进行中>

• （数据科学学习手札102）Python+Dash快速web应用开发——基础概念篇
  
• （数据科学学习手札103）Python+Dash快速web应用开发——页面布局篇
  
• （数据科学学习手札104）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（上）
  
• （数据科学学习手札105）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（中）
  
• （数据科学学习手札106）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（下）
  
• （数据科学学习手札108）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（上）
  
• （数据科学学习手札109）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（中）
  

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3 👨‍🚀 pandas相关

• （数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg
  
• （数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线
  
• （数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性
  
• （数据科学学习手札86）全平台支持的pandas运算加速神器
  
• （数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码
  
• （数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform
  
• （数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算
  

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4 👻 jupyter相关

• （数据科学学习手札81）conda+jupyter玩转数据科学环境搭建
  
• （数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
  
• （数据科学学习手札95）elyra——jupyter lab平台最强插件集
  

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5 🐧 kepler.gl相关

• （数据科学学习手札85）Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画
  
• （数据科学学习手札90）Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图
  

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6 🔧 补充&勘误内容记录：

• 2019.10.28 为（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg补充apply()同时返回多列数据的方法
• 2019.11.26 为（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg补充tqdm_notebook()版apply()进度条的方法
• 2020.01.15 为（数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线补充用算术相加法拼接流水线的方法
• 2020.08.27 为（数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS勘误：1.PyQgis中的渔网创建工具无INPUT参数；2.现阶段geopandas与PyQgis之间并无互相兼容相通的设定，因此无法将GeoDataFrame类型的变量作为INPUT参数传入PyQgis算法执行过程中
• 2020.09.28 为（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg更新：由于numpy的版本更新，故将3.1章节下结合apply()中的df['name'][np.argmax(df['count'])]更新为df['name'][df['count'].idxmax()]
• 2021.01.12 为（数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇即我们的geopandas系列教程第一篇开头增加最新稳定安装geopandas的快捷命令

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7 :running: To-do List:

• matplotlib中字体相关设置
• 基于Dash的web应用快速开发
• plotly_express最佳实践系列文章
• folium最佳实践系列文章