pandas

Apache Hamilton 幫助資料科學家和工程師定義可測試、模組化、自文件化的資料流，並編碼血緣/追蹤與詮釋資料。可在任何 Python 執行的環境中執行與擴展。

PyGraphistry 是一個 Python 函式庫，藉由 GPU 加速的 Graphistry 視覺化圖形分析器，可快速載費、塑造、嵌入並探索大型圖形。

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ArcticDB 是一個專為 Python 資料科學生態系打造的高效能、無伺服器 DataFrame 資料庫。

藉由熱門的 Python Machine Learning Eco-system，掌握運用 Machine Learning 與 Deep Learning 識別並解決複雜現實問題的核心技能。

tabula-java 的簡單包裝器：將 PDF 中的表格萃取至 pandas DataFrame

能理解資料內容的 AI 程式碼編寫助手

pandas 影片系列的 Jupyter notebook 與資料集

分散式運算的統一介面。Fugue 可在 Spark、Dask 和 Ray 上執行 SQL、Python、Pandas 與 Polars 程式碼而無需重寫。

基於 Pandas 的 Python 統計套件

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General Assembly 於華盛頓特區舉辦的 2015 年 Data Science 課程

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使用 Python 進行多變量探索性資料分析 — PCA、CA、MCA、MFA、FAMD、GPA

在 .NET 中進行 N 維張量的高效能計算，提供類似 NumPy 的 API。

受 Pandas 與 LINQ 啟發的 JavaScript 資料轉換與分析工具包。

簡單易用的量化金融數據包。

我為學術、自學和業餘目的完成的數據科學專案作品集。

📊📈 透過 Django REST Framework 提供 Pandas 資料框，用於客戶端（即 d3.js）視覺化與離線分析（例如 Excel）

來自 Substack 出版品 Daily Dose of Data Science 的程式碼片段集合：http://www.dailydoseofds.com/

具備 API 相容性且極速的擴充式 Python DS 與 ML 工具。

在 pandas 和 SQL 中使用類似 dplyr 語法的 Python 函式庫

Data Professor YouTube 頻道上的 R 與 Python 程式碼彙編。

我透過參與 Ken Jee 的 #66daysofdata 挑戰，分享我進入資料分析領域的 66 天學習歷程