Python Data Science 60days

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 38 Commits
01.Numpy		01.Numpy
02.NumPy 陣列進階操作		02.NumPy 陣列進階操作
03.D03 NumPy 陣列運算及數學 Universal Functions (ufunc)		03.D03 NumPy 陣列運算及數學 Universal Functions (ufunc)
04.NumPy 陣列邏輯函式 (Logic functions)		04.NumPy 陣列邏輯函式 (Logic functions)
05.NumPy 統計函式 Universal Functions (ufunc)		05.NumPy 統計函式 Universal Functions (ufunc)
06.使用 NumPy 存取各種檔案內容		06.使用 NumPy 存取各種檔案內容
07.NumPy 的矩陣函式與線性代數應用		07.NumPy 的矩陣函式與線性代數應用
08.NumPy 結構化陣列 (Structured Arrays)		08.NumPy 結構化陣列 (Structured Arrays)
09.使用 Pandas 讀寫各種常用的檔案格式		09.使用 Pandas 讀寫各種常用的檔案格式
10.Pandas 資料索引操作 (資料過濾、選擇與合併)		10.Pandas 資料索引操作 (資料過濾、選擇與合併)
11.pandas 類別資料與缺失值處理		11.pandas 類別資料與缺失值處理
12.Pandas 迭代與重複操作		12.Pandas 迭代與重複操作
12.pandas 常見圖表程式設計		12.pandas 常見圖表程式設計
13.Pandas Dataframe 的新增與刪除		13.Pandas Dataframe 的新增與刪除
13.pandas 統計函式使用教學		13.pandas 統計函式使用教學
14.Pandas 的外部資料存取		14.Pandas 的外部資料存取
14.用 pandas 撰寫樞紐分析表		14.用 pandas 撰寫樞紐分析表
15.pandas Split-Apply-Combine Strategy		15.pandas Split-Apply-Combine Strategy
16.pandas 時間序列		16.pandas 時間序列
17.pandas 效能調校		17.pandas 效能調校
18.Python 資料視覺化工具與常見統計圖表介紹		18.Python 資料視覺化工具與常見統計圖表介紹
19.使用 Matplotlib 繪製各種常用圖表		19.使用 Matplotlib 繪製各種常用圖表
20.使用 Seaborn 進行資料視覺化		20.使用 Seaborn 進行資料視覺化
21.運用實際資料集進行資料視覺化練習		21.運用實際資料集進行資料視覺化練習
22.結合 Pandas 與 Matploglib 進行進階資料視覺化練習		22.結合 Pandas 與 Matploglib 進行進階資料視覺化練習
23.BOKEH - 輕鬆以網頁呈現視覺化圖表		23.BOKEH - 輕鬆以網頁呈現視覺化圖表
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