📝 DataScienceStudyNotes

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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 🏊 <持续更新中>
  • ⚡ 2.2 Python+Dash快速web应用开发 🚩 <完结>
• 👨‍🚀 3 pandas相关
• 👻 4 jupyter相关
• 🐧 5 kepler.gl相关
• 🦆 6 DuckDB相关

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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 　✈️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　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札71）利用Python绘制词云图　✈️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　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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)　✈️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)　✈️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）　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新　✈️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　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札91）在Python中妥善使用进度条　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札93）利用geopandas与PostGIS进行交互　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札95）elyra——jupyter lab平台最强插件集　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札96）在geopandas中叠加在线地图　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform　✈️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　✈️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　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札100）搞定matplotlib中的字体设置　✈️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　✈️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　✈️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　✈️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）　✈️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）　✈️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）　✈️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　✈️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）　✈️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）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札110）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（下）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札111）geopandas 0.9.0重要新特性一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札112）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（上）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札113）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（下）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札114）Python+Dash快速web应用开发——上传下载篇　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札115）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（上）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札116）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（中）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札117）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（下）　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札118）Python+Dash快速web应用开发——特殊部件篇　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札119）Python+Dash快速web应用开发——多页面应用　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札120）Python+Dash快速web应用开发——整合数据库　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札121）Python+Dash快速web应用开发——项目结构篇　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札122）Python+Dash快速web应用开发——内网穿透篇
• （数据科学学习手札123）Python+Dash快速web应用开发——部署发布篇
• （数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札125）在Python中操纵json数据的最佳方式　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札126）Python中JSON结构数据的高效增删改操作　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札127）在Python中使用icecream实现高效debug　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札128）在matplotlib中添加富文本的最佳方式　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札132）Python+Fabric实现远程服务器连接　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札133）利用geopandas绘制拓扑着色地图　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札134）pyjanitor：为pandas补充更多功能　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札135）tenacity：Python中最强大的错误重试库　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札136）Python中基于joblib实现极简并行计算加速　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札137）orjson：Python中最好用的json库　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札138）使用sklearnex大幅加速scikit-learn运算　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札140）详解geopandas中基于pyogrio的矢量读写引擎　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札141）利用Learn Git Branching轻松学习git常用操作
• （数据科学学习手札142）dill：Python中增强版的pickle　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札143）为geopandas添加gdb文件写出功能　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札144）使用管道操作符高效书写Python代码　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札145）在Python中利用yarl轻松操作url　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札146）geopandas中拓扑非法问题的发现、诊断与修复　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札147）Python GIS利器shapely全新2.0版本一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札148）geopandas直接支持gdb文件写出与追加　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札149）用matplotlib轻松绘制漂亮的表格　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札150）基于dask对geopandas进行并行加速　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札151）速通pandas2.0新版本干货内容　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札152）geopandas0.13版本更新内容一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札153）基于martin的高性能矢量切片地图服务构建　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札154）geopandas0.14版本新特性一览　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札155）基于martin为在线地图构建字体切片服务　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札156）地图可视化神器kepler.gl 3.0版本发布
• （数据科学学习手札157）pandas新增case_when方法　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札158）基于martin为在线地图快速构建精灵图服务　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札159）使用ruff对Python代码进行自动美化　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札160）使用miniforge代替miniconda
• （数据科学学习手札161）高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札162）Python GIS神器geopandas 1.0版本发布　✈️仓库路径
• （数据科学学习手札163）ibis：极具潜力的Python数据分析框架　✈️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　🏊 <持续更新中>

• 课程附件百度云下载地址（提取码：6cjq）：

• （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
  • （数据科学学习手札111）geopandas 0.9.0重要新特性一览
  • （数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览
  • （数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图
  • （数据科学学习手札133）利用geopandas绘制拓扑着色地图
  • （数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览
  • （数据科学学习手札140）详解geopandas中基于pyogrio的矢量读写引擎
  • （数据科学学习手札143）为geopandas添加gdb文件写出功能
  • （数据科学学习手札146）geopandas中拓扑非法问题的发现、诊断与修复
  • （数据科学学习手札147）Python GIS利器shapely全新2.0版本一览
  • （数据科学学习手札148）geopandas直接支持gdb文件写出与追加
  • （数据科学学习手札150）基于dask对geopandas进行并行加速
  • （数据科学学习手札152）geopandas0.13版本更新内容一览
  • （数据科学学习手札153）基于martin的高性能矢量切片地图服务构建
  • （数据科学学习手札154）geopandas0.14版本新特性一览
  • （数据科学学习手札162）Python GIS神器geopandas 1.0版本发布

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2.2 ⚡ Python+Dash快速web应用开发　🚩 <完结>

• （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）
  
• （数据科学学习手札110）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（下）
  
• （数据科学学习手札112）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（上）
  
• （数据科学学习手札113）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（下）
  
• （数据科学学习手札114）Python+Dash快速web应用开发——上传下载篇
  
• （数据科学学习手札115）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（上）
  
• （数据科学学习手札116）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（中）
  
• （数据科学学习手札117）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（下）
  
• （数据科学学习手札118）Python+Dash快速web应用开发——特殊部件篇
  
• （数据科学学习手札119）Python+Dash快速web应用开发——多页面应用
  
• （数据科学学习手札120）Python+Dash快速web应用开发——整合数据库
  
• （数据科学学习手札121）Python+Dash快速web应用开发——项目结构篇
  
• （数据科学学习手札122）Python+Dash快速web应用开发——内网穿透篇
  
• （数据科学学习手札123）Python+Dash快速web应用开发——部署发布篇
  

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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
  
• （数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览
  
• （数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结
• （数据科学学习手札134）pyjanitor：为pandas补充更多功能
• （数据科学学习手札151）速通pandas2.0新版本干货内容
• （数据科学学习手札157）pandas新增case_when方法

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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
  
• （数据科学学习手札156）地图可视化神器kepler.gl 3.0版本发布
  

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6 🦆 DuckDB相关

• （数据科学学习手札161）高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用
  

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