数据重塑Learn Python for Data Science Interactively高级索引重置索引前向填充后向填充Country Capital P

Python数据科学：Python数据科学拥有位于http：//youtube.comtheengineeringworld上的YouTube课程的所有数据集和jupyter笔记本文件，名称为“ Python数据科学课程”。

Python 数据科学速查表 14 张（呆鸟译）

前面介绍的这些向量化字符串操作方法非常适合用来处理现实中那些凌乱的数据。下面将通过一个从不同网站获取的公开食谱数据库的案例来进行演示。我们的目标是将这些食谱数据解析为食材列表，这样就可以根据现有的食材快速找到食谱。 获取数据：https://github.com/fictivekin/openrecipes 由于书中提供的下载链接已失效，经过本人多方找寻，附上由作者之一最新提供的食谱数据文件。 数据下载（浏览器打开，右键另存为）：https://s3.amazonaws.com/openrecipes/20170107-061401-recipeitems.json.gz

【数据分析应用】Python数据科学实践-（附代码+数据）.zip

Python数据科学手册：jupyter笔记本中的全文

注意：由于数据源的修改，某些记录可能看起来不完整或与前几天不一致。 ---专用警告--- 以下文件将不再更新。 随着新数据结构的发布，我们将更新时间序列表以反映这些变化。 请参考time_series_covid19_confirmed_global.csv和time_series_covid19_deaths_global.csv以获取最新的时间序列数据。 time_series_19-covid-Confirmed.csv time_series_19-covid-Deaths.csv time_series_19-covid-Recovered.csv

课程分享——人人都爱数据科学家！Python数据科学先进实战课程，涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度； 第一章：Python与数据科学应用 第二章：数据搜集实例 第三章：资料清理(I) 第四章：资料清理(II) 第五章：资料探索与资料视觉化 第六章：资料储存实例 第七章：使用机器学习建立数据模型(回归模型) 第八章：使用机器学习建立数据模型(分类模型) 第九章：使用机器学习建立数据模型(验证模型) 第十章：使用机器学习建立数据模型(资料分群) 第十一章：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度) 第十二章：使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

人人都爱数据科学家！Python数据科学先进实战课程，涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度；

2.15 智能用电系统 智能用电是构建坚强智能电网的重要支柱和六大环节之一，是实现坚强智能电网各项功 能的基础核物理载体，是建设坚强智能电网的着力点和落脚点。依托坚强电网和现代管理理 念，利用高级量测、高效控制、高速通信、快速储能等技术，实现市场响应迅速、计量公正 准确、数据采集实时、收费方式多样、服务高效便捷，构建电网与客户能量流、信息流、业 务流实时互动的新型供用电关系。通俗地说，就是通过智慧地掌控和支配电力，令您的用电 生活变得灵动、聪明，让您成为用电生活的主人，成为节能减排、低碳生活的参与者和建设 者。 智能电网的建设，将推动智能小区、智能城市的发展，提升人们的生活品质，让生活更