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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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📚 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

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🗃️ 专题系列：

• 🌏 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）
    

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✏️ 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

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🏃 To-do List:

• adjustText的使用
• 基于geopandas的地理空间数据分析系列文章 已完结 🚩
• 在Python中妥善使用进度条
• 详解pandas中的表格风格化
• plotly_express最佳实践系列文章
• folium最佳实践系列文章
• dplyr快速入门
• 详解matplotlib时间序列数据可视化
• plotly完全指南系列文章