本项目分享 Python 数据科学 相关技术，包括pandas、Numpy、Sklearn、Matplotlib等各种基于Python的数据科学计算库的使用技巧。除常规方法以外，还专门收集各种*操作，每个*操作里都有5-8种实用技巧，整理归纳成专题系列，在实战应用中用处很大。我会逐渐完善它，持续输出中 ⚡
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| 序号 | pandas*操作 | 公众号 | 代码和数据 |
|---|---|---|---|
| 1 | dtype 变量类型自动转换 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 2 | json 格式自动解析 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 3 | Numpy 矢量化加速技巧 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 4 | accessor 数据处理 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 5 | transform 数据转换技巧 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 6 | concat 数据拼接技巧 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 7 | set_option 全局设置技巧 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 8 | index 索引设置方法 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 9 | groupby 分组技巧 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 10 | explode 列转行技巧 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 序号 | 清洗方法 | 公众号文字教程 | 代码和数据 | 更新状态 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 缺失值处理 | 文字教程 | 代码和数据 | ✅ |
| 2 | 重复值处理 | 文字教程 | 代码和数据 | ✅ |
| 3 | 文本处理 | 文字教程 | 代码和数据 | ✅ |
| 序号 | 实战项目 | 模型 | 算法 | 公众号 | 代码和数据 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 北京二手房房价预测（分析篇） | 树模型 | CART决策树 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 2 | 北京二手房房价预测（模型篇） | 树模型 | CART决策树 | 文字教程 | 代码和数据 |
| 3 | 个人信贷违约预测（完整讲解篇） | 树模型 | XGBoost | 文字教程 | 代码和数据 |
| 4 | 客户细分聚类（理论+代码） | 聚类 | Hierarchical | 文字教程 | 代码和数据 |
| 5 | 客户价值识别实现精准营销 | 聚类 | K-Means | 文字教程 | 代码和数据 |
持续更新..