十条让你生产力飙升的Python魔术命令
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，有着简单易学、免费开源、可扩展性等特点，近几年随着数据科学的发展，成为了数据科学的重要工具之一。Python以其丰富的库和包而闻名，可用于机器学习，数据可视化等众多领域。本文列举了十条Python的魔法命令，给你的代码提供快捷方式，有助提高你的效率！
2021大厂数科面试五大Python经典题目
Python是目前数据科学领域最受欢迎的语言之一。随着近些年机器学习、云计算等技术的发展， Python 的职位需求越来越高。在谋求一份数据岗位工作前，必须熟知Python相关知识。本文总结了几种大厂常见的经典Python编程问题，同时介绍了它所属的类别和解决方案，帮助你全面备战Python技术面试！
用Python实现Excel经典功能：VLOOKUP及Pivot Tables
Excel可以说是数据整理分类的鼻祖，你无需编程，就能对工作表中的数据进行检索、分类、排序、筛选等操作，利用系统提供的函数，还能完成各种数据分析工作。随着数据分析工具的迭代发展，更多数据科学家开始使用Python来作为数据分析的工具。本文带你了解如何在Python内完成几个常见Excel功能，通过代码和案例让你自如使用这两种工具！
终极Python可视化清单
数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息，而Python是Data Science 数据可视化的常用工具，有着可定制性强、图表资源丰富、简单易用的特点。本文详细整理了日常分析中常见的Python可视化图表和代码，通过这个列表，你可以了解如何创建对应图表，更轻松的进行数据可视化！
数据科学必备清单：22条最常用Python代码，快收藏！
Python是现在最流行的数据分析编程语言，掌握Python几乎成为了所有商业分析师和数据科学家的必备技能。Python有着功能全面的特点，有着很多高级功能。但在掌握高级功能前，我们要先掌握它的基础知识。本文列举了22条常用的Python代码，能够让你快速上手，对Python基本的用法和功能进行快速了解，提升你的学习和工作效率。
用Python进行探索性数据分析（EDA）实例——扒了200多天的2万条聊天记录，我发现了群聊的秘密
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）是数据科学家必备的基础技能之一。EDA的主要工作是对数据进行整理和清洗、查看数据的分布和特征、发现数据背后的意义、并从中获得启发。本文会以一个WhatsApp的项目为例，带领你了解用Python进行探索性数据分析的过程和相关代码，增加数据科学相关知识，丰富你的实战经验！
长文总结：时间序列分类的实践指南（附Python代码）
我们大多数人所接触的时间序列数据主要用于生成预测，我们习惯于利用成熟的时间序列技术来预测需求。但是，随着生成的数据量呈指数级增长，尝试新思想和新算法的机会也随之增加。处理复杂的时间序列数据集仍然是一个有潜力的领域。
