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RSS订阅原创 大数据专业数据科学课程之pandas知识总结
当内置统计函数无法满足需求时，通过apply传入自定义函数：示例：按班级分组，求分数的“中位数-均值”差值：df.groupby('班级')['分数'].apply(diff_median_mean)数据读取→数据清洗→数据转换→数据聚合/合并→结果输出，适配数据科学的全流程需求。
2026-01-04 00:01:12
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原创 Matplotlib
对数据科学家而言，Matplotlib 不是 “最炫酷” 的可视化工具（相比 Plotly 的交互式图表、Seaborn 的高颜值统计图表），却是 “最基础、最灵活” 的工具 —— 它像一把 “瑞士军刀”，能应对从探索性分析到成果交付的全流程需求，且所有高级库的使用都离不开它的底层逻辑。建议入门路径：先掌握Figure与Axes的核心概念，再通过高频图表（折线、柱状、散点、直方图）熟悉基础用法，最后结合子图布局、样式定制、交互增强等进阶技巧，逐步实现 “按需绘图”。
2025-12-01 23:06:34
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原创 NumPy 核心知识点全面总结
在 Python 数据科学生态中，NumPy（Numerical Python）是不可或缺的基础库，它以高效的多维数组对象为核心，搭配丰富的数学函数，为数据处理、科学计算提供了底层支撑。无论是 Pandas、Matplotlib 还是 Scikit - learn，都依赖 NumPy 实现核心功能。下面从基础到进阶，系统总结 NumPy 的核心知识点。
2025-11-10 23:19:18
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空空如也
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