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  • 🌏 2.1 基于geopandas的空间数据分析 🚩 <完结>
  • ⚡ 2.2 Python+Dash快速web应用开发　🚩 <完结>
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• 🔧 6 补充勘误记录（最近更新：2021.12.29）
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• （数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg 　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札70）面向数据科学的Python多进程简介及应用　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札71）利用Python绘制词云图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札76）基于Python的拐点检测——以新冠肺炎疫情数据为例　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札77）基于geopandas的空间数据分析——文件IO　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札79）基于geopandas的空间数据分析——深入浅出分层设色　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札80）用Python编写小工具下载OSM路网数据　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札81）conda+jupyter玩转数据科学环境搭建　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札84）基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札85）Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札86）全平台支持的pandas运算加速神器　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札87）利用adjustText解决matplotlib文字标签遮挡问题　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札88）基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇（下）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札90）Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札91）在Python中妥善使用进度条　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札93）利用geopandas与PostGIS进行交互　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札95）elyra——jupyter lab平台最强插件集　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札96）在geopandas中叠加在线地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札100）搞定matplotlib中的字体设置　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札101）funcy：Python中的函数式编程百宝箱　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札102）Python+Dash快速web应用开发——基础概念篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札103）Python+Dash快速web应用开发——页面布局篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札104）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札105）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（中）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札106）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（下）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札107）在Python中利用funct实现链式风格编程　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札108）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札109）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（中）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札110）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（下）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札111）geopandas 0.9.0重要新特性一览　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札112）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札113）Python+Dash快速web应用开发——表单控件篇（下）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札114）Python+Dash快速web应用开发——上传下载篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札115）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（上）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札116）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（中）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札117）Python+Dash快速web应用开发——交互表格篇（下）　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札118）Python+Dash快速web应用开发——特殊部件篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札119）Python+Dash快速web应用开发——多页面应用　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札120）Python+Dash快速web应用开发——整合数据库　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札121）Python+Dash快速web应用开发——项目结构篇　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札122）Python+Dash快速web应用开发——内网穿透篇
• （数据科学学习手札123）Python+Dash快速web应用开发——部署发布篇
• （数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札125）在Python中操纵json数据的最佳方式　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札126）Python中JSON结构数据的高效增删改操作　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札127）在Python中使用icecream实现高效debug　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札128）在matplotlib中添加富文本的最佳方式　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札132）Python+Fabric实现远程服务器连接　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札133）利用geopandas绘制拓扑着色地图　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札134）pyjanitor：为pandas补充更多功能　:airplane:仓库路径
• （数据科学学习手札135）tenacity：Python中最强大的错误重试库　:airplane:仓库路径

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• （数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇
  
• （数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇
  
• （数据科学学习手札77）基于geopandas的空间数据分析——文件IO
  
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• ✨ 衍生文章
  • （数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新
  • （数据科学学习手札93）利用geopandas与PostGIS进行交互
  • （数据科学学习手札96）在geopandas中叠加在线地图
  • （数据科学学习手札111）geopandas 0.9.0重要新特性一览
  • （数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览
  • （数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图
  • （数据科学学习手札133）利用geopandas绘制拓扑着色地图

• （数据科学学习手札102）Python+Dash快速web应用开发——基础概念篇
  
• （数据科学学习手札103）Python+Dash快速web应用开发——页面布局篇
  
• （数据科学学习手札104）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（上）
  
• （数据科学学习手札105）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（中）
  
• （数据科学学习手札106）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（下）
  
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• （数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览
  
• （数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结
• （数据科学学习手札134）pyjanitor：为pandas补充更多功能

• （数据科学学习手札81）conda+jupyter玩转数据科学环境搭建
  
• （数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
  
• （数据科学学习手札95）elyra——jupyter lab平台最强插件集
  

• （数据科学学习手札85）Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画
  
• （数据科学学习手札90）Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图
  

• 2019.10.28 为（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg补充apply()同时返回多列数据的方法
• 2019.11.26 为（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg补充tqdm_notebook()版apply()进度条的方法
• 2020.01.15 为（数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线补充用算术相加法拼接流水线的方法
• 2020.08.27 为（数据科学学习手札94）QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS勘误：1.PyQgis中的渔网创建工具无INPUT参数；2.现阶段geopandas与PyQgis之间并无互相兼容相通的设定，因此无法将GeoDataFrame类型的变量作为INPUT参数传入PyQgis算法执行过程中
• 2020.09.28 为（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg更新：由于numpy的版本更新，故将3.1章节下结合apply()中的df['name'][np.argmax(df['count'])]更新为df['name'][df['count'].idxmax()]
• 2021.01.12 为（数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇即我们的geopandas系列教程第一篇开头增加最新稳定安装geopandas的快捷命令
• 2021.03.08 为（数据科学学习手札103）Python+Dash快速web应用开发——页面布局篇勘误：将css文件置于文中所述assets路径下时，无需再传入external_stylesheets参数，因为dash会自动识别并载入assets路径下所有文件
• 2021.03.13 为（数据科学学习手札103）Python+Dash快速web应用开发——页面布局篇勘误：由于dash_bootstrap_components的更新，Alert()部件默认参数下没有背景色等样式，需添加color参数即可
• 2021.04.24 为（数据科学学习手札96）在geopandas中叠加在线地图更新：需将requests降级到2.24.0才可在科学上网的同时正常使用在线地图叠加功能
• 2021.05.09 为（数据科学学习手札105）Python+Dash快速web应用开发——回调交互篇（中）更新app5，解决了输入值不为数字时的漏洞
• 2021.08.07 为Python+Dash快速web应用开发系列文章交互表格篇三篇修改Times New Romer为Times New Roman
• 2021.12.29 为（数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览勘误：该文章对应geopandas版本（0.10.2）中的sjoin_nearest()，只会为左表匹配max_distance范围内，右表中距离其最近的单条或多条（存在多条右表记录距离相同时）记录，并不能匹配到max_distance范围内的所有右表记录值

• 基于pysal的地理空间数据分析