文件名称：Python笔记本：所有Jupyter和Colab笔记本都在这里
文件大小：3.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-14 19:41:31
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Python笔记本 所有Jupyter和Colab笔记本都在这里 已完成：-Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Plotly和袖扣 参考：- 熊猫的基本运作 使用熊猫的基本描述统计 熊猫中的数据处理 使用熊猫合并数据 基本的matplotlib 西雅图图书馆 密谋和袖扣 地理规划
【文件预览】：
Python-Notebooks-main
----Descriptive stats using Pandas()
--------Basic_Descriptive_Stats_using_Pandas.ipynb(22KB)
-------- README.md(59B)
----Merging Data using Pandas()
--------Merging Data using Pandas.ipynb(20KB)
--------sample(1B)
----Data Manipulation Using Pandas()
--------Datasets()
--------Data_Manipulation_using_Pandas.ipynb(159KB)
--------sample file(1B)
----Basic operations in Pandas()
--------sample(1B)
--------Basic Operations with Dataframe.ipynb(34KB)
----Plotly & Cufflinks()
--------plotly_cufflinks.ipynb(976KB)
--------sample.txt(22B)
----Geographical Plotting()
--------sample(27B)
--------GDP World.png(75KB)
--------Geographical plotting.ipynb(131KB)
--------Agriculture USA.png(60KB)
--------README.md(193B)
----Data visualization using Pandas()
--------sample(1B)
--------Pandas visualization.ipynb(1.07MB)
----Basic matplotlib()
--------sample(1B)
--------samplefile.png(47KB)
--------matplotlib.ipynb(621KB)
--------samplefile.pdf(7KB)
--------02-Matplotlib Exercises.ipynb(295KB)
----README.md(365B)
----Seaborn()
--------seaborn.ipynb(8.28MB)
--------heatmap.pdf(19KB)
--------sample.txt(35B)
--------README.md(171B)
----Data Quest()
--------Data_Quest.ipynb(91KB)
--------Datasets()