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Python数据科学系专栏（pandas、Numpy、SKlearn、Matplotlib）、实战项目（代码、讲解、数据集）

📚项目介绍

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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一、pandas*操作系列

序号	pandas*操作	公众号	代码和数据
1	dtype 变量类型自动转换	公众号	代码和数据
2	json 格式自动解析	公众号	代码和数据
3	Numpy 矢量化加速技巧	公众号	代码和数据
4	accessor 数据处理	公众号	代码和数据
5	transform 数据转换技巧	公众号	代码和数据
6	concat 数据拼接技巧	公众号	代码和数据
7	set_option 全局设置技巧	公众号	代码和数据
8	index 索引设置方法	公众号	代码和数据
9	groupby 分组技巧	公众号	代码和数据
10	explode 列转行技巧	公众号	代码和数据

二、数据科学实战项目

1. 北京二手房房价预测

序号	实战项目	公众号	代码和数据
1	二手房房价预测（分析篇）	公众号	代码和数据
2	二手房房价预测（模型篇）	公众号	代码和数据

2. 个人信贷违约预测

序号	实战项目	公众号	代码和数据
1	个人信贷违约预测（完整讲解篇）	公众号	代码和数据

3. 客户细分（层次聚类）

序号	实战项目	公众号	代码和数据
1	客户细分聚类（理论+代码）	公众号	代码和数据

三、Numpy使用指南

整理中

四、sklearn使用指南

整理中

五、Matplotlib避坑指南

敬请期待