存档

Python数据分析指南

2021-11-14  本文已影响0人  皮皮大

公众号:尤而小屋
作者:Peter
编辑:Peter

大家,我是Peter~

关注尤而小屋的朋友都知道,Peter一直都在写关于数据分析的文章。

有读者朋友后台反映:Peter能不能将公众号的文章进行分类,方便阅读呢?

于是Peter周日花了些时间认真整理了一下,尤而小屋里面的文章主要分为下面的7大块:

image

下面一一来介绍下:

一、Pandas库

首先必须隆重地向大家介绍Pandas库的相关文章。

Pandas是Python的强大数据分析库。目前Pandas相关的文章已经更新到第30篇,主要分为4大部分:

image

1、基础部分:介绍Pandas的入门知识

2、进阶部分:Pandas中的技巧性操作

3、Pandas挑战SQL系列:使用Pandas来实现SQL中的操作

4、时间序列问题:如何处理Python或Pandas中时间问题

目前主要是介绍了3个时间模块的使用:time、datetime、calendar,后续会继续更新

🌶Pandas专栏地址

二、Python入门

Python入门的学习资料也在同步更新,方便自己的查漏补缺,也为了给读者提供优质的学习资料。将来的主要方向:

image

目前完成了:

在Python入门的部分除了上面的4大板块,后续会引入一个新的板块:《Python自动化办公系列

🌶Python入门

三、可视化教程

可视化教程是尤而小屋更新的另一个重点(小屋核心教程:Pandas+可视化)。目前涉及到的可视化库包含:

image

(1)关于plotly和高级封装plotly_express

Plotly库一直以来都是可视化教程中的主要方向,目前更新完成了各类基本图形的绘制:柱状图、散点图、气泡图、K线图、桑基图、矩形树状图等,最近还写了一篇如何处理Plotly中的图例Legend问题。

后续Plotly的文章重点将会放在进阶部分:Plotly和Dash的结合,这才是Plotly真正强大的地方。

Dash官网学习地址:https://dash.plotly.com/installation

(2)关于Tableau

Tableau是一个商业级的可视化软件,深受大厂的青睐,能够通过各种拖拽实现精美的图表。如果不希望通过代码来实现图形绘制,Tableau值得大家认真学习,它还有属于自己的比赛。

(3)关于Pyecharts+pyg2plot

这两个可视化库都是国产的。Pyecharts是基于百度团队的Echarts,结合Python而形成的;pyg2plot是阿里的蚂蚁金服团队开发的。

Peter后续更新pyecharts的文章,请期待~

🌶Plotly专栏

四、MySQL/SQL

数据库MySQL的内容主要是3大块:

目前最为精华的内容是《MySQL经典50题》,已经全部完成,另外两部分会陆续更新。

image

🌶MySQL专栏

🌶LeetCode-SQL

五、爬虫系列

爬虫的文章每次都会是一个小的案例demo,它将会教你:

整个流程全部走下来可以作为一个实战的案例分析,目前的文章包含:

image

🌶爬虫专栏

六、机器学习与算法

机器学习与算法的文章相对来说会比较,Peter自己也需要不断地学习提升,目前的文章:

后续的重点是:10大数据挖掘算法、scikit-learn库使用、统计学知识,尽量多写实战案例的文章

🌶专栏地址:机器学习

七、杂文

除去上面介绍的各种技术和实战类的文章,平时偶尔也会写或者转发Peter认为不错的文章:

写在最后

写作真的是不易:从确定选题,收集、整理、查阅资料,写作成文,到最后的公众号的后期排版等,Peter都会尽全力做到最好,希望给自己和读者朋友一篇满意的文章。

后面Peter会写一篇文章:《Peter从头到尾教你写作公众号文章》

image

如果你觉得不错,想跟着Peter一起学习数据分析,欢迎点赞、留言、一起交流喔

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读