墙裂推荐一个高质量的数据分析学习平台

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大家好，我是Peter呀~

这是一篇无关任何技术的文章，主要是将近期自己写作的文章和资料进行了整理和汇总。也推荐下一个python数据分析的平台：尤而小屋

Pandas库

Pandas是一个强大的Python第三方数据分析库，目前已经完成了20篇文章。在公众号中有Pandas专栏，全部同步更新，可以直接阅读。

🌶专栏地址：Pandas专栏

1、基础部分

第1篇：讲解的是Pandas中explode函数的使用第2、3篇：介绍的是pandas中Series和DataFrame数据类型第4、5、6篇：花了3篇的文章来介绍如何从Pandas取数。非常关键的一点第7篇：数据处理的基石-数据探索。对数据有一个初步的了解第8篇：如何操作Pandas中的数据类型从第9篇到第16篇：讲解的是Pandas中常用的数据处理函数，包含：分组groupby机制、排名rank机制、排序sort_values机制、缺失值和空值处理、重复值处理、数据合并（merge/concat/join/append）、轴旋转（行列转换）stack和unstack机制

2、进阶部分

Pandas中的3个宝藏函数：apply、map、applymap图解Pandas的透视表和交叉表Pandas中的移动函数shift

3、对比SQL，学习pandas（后续增加）

14种方式，34个案例：对比SQL，学习Pandas

Python入门教程

最近也开始写Python的入门教程。一方面是方便自己的查漏补缺和回顾，另一方面还是想作为公开的资料供读者学习。

🌶专栏地址：Python入门教程

目前已经写完了Python的5大常用数据结构：

1、字符串string：重点需要掌握如何进行格式化

2、列表list：Python中非常重要的数据结构类型

3、元组tuple：可以说是不可变的“列表”

4、字典dict：另一个操作丰富的Python数据类型

5、集合set：可以说是列表和字典的组合体

可视化教程

目前可视化内容主要更新的是可视化库Plotly和它的高级封装Plotly_Express。以后Plotly的文章重点将会放在它和Dash结合，也可以说是Plotly的进阶部分。

🌶专栏地址：Plotly专栏

1、第1篇：通过36个案列来介绍Plotly和Plotly_Express

2、第2到11篇：通过案列来介绍多种不同图形的制作技巧

3、第13篇：如何在Plotly中绘制多子图

4、第14篇：利用Plotly让你的表格更美点~

另外还写了以前关于阿里开源的可视化神器Pyg2plot的快速入门使用，后续还会写Pyecharts。

MySQL

数据库或者MySQL部分，目前主要的文章是完成了《面试宝典：经典MySQL50题》的全部更新，还有部分LeetCode-SQL的内容。

🌶专栏地址：MySQL专栏

Leetcode-SQL的更新后续会继续

🌶专栏地址：Leetcode-SQL专栏

爬虫

爬虫的文章整体的流程：

数据爬取数据处理数据分析数据可视化

基本上每篇都是一整条线要全部走一遍，而不仅仅是在获取数据的层面。后续会把旅游城市的文章陆续更新完~

🌶专栏地址：爬虫专栏

机器学习

机器学习写的比较少，目前就只有2篇：

从理论到实战，拿下机器学习入门算法：KNN，K近邻理论+案例+数据，详解机器学习模型：线性回归

🌶专栏地址：机器学习

后续主要目前：写完10大数据挖掘算法和sklearn库的使用

最后

最后想说的是，写作真的不易，坚持下去吧！以后会写一篇文章，和大家聊聊自己是如何写一篇公众号文章

亲爱的朋友，点个赞呗！一个就好！😄