本文主要是对公众号之前发布的文章进行分类整理，方面大家查阅，以后会不定期对文章汇总进行更新与发布。

在进行公众号文章分类整理的时候，以前都是自己将每一篇文章进行手动分类整理，实在是很麻烦，所以很久没有更新了。

刚好今年，微信公众号进行了一些功能的更新，结合最近的 “话题标签” 可以优化文章的整理。

在这里，Lemon 以专题的形式，将公众号部分文章的分类进行了整理，方便大家后续来查阅。

首先，要介绍的是由「Python数据之道」整理的《Python知识手册》，现在的最新版本是 V2.2版，2020年5月份发布的，手册会不定期更新，欢迎点击获取 （点击图片查看专辑内容，下同）。

其次，整理的是由「Python数据之道」从公号读者征集的文章，包括原创文章和翻译文章。一个人走的更快，一行人走的更远；高瓴的张磊有句话 “选择与谁同行，比要去的远方更重要”。希望「Python数据之道」能遇上优秀的你，咱们一起同行。公号后台回复 “投稿” 了解详情。

接下来，是按主题分类将「Python数据之道」的部分文章进行整理，目前包括 Python基础知识、Pandas、Matplotlib、Plotly、机器学习、项目实战等。

由于上面这个分类整理还不怎么完善，在这里保留了以前整理的文章目录（2019年整理），欢迎大家提建议。

文章分类汇总：

Python基础

• Python数据类型-List介绍(上)

• Python数据类型-List介绍(下)-列表推导式
  

• Python中字典合并的实现方法
  

• Python读取和处理文件后缀为".sqlite"的数据文件

• 序列化和反序列化模块pickle介绍 | Python库

• 数据集资源分享！！！

• UCI上数据集的读取与保存

数据分析

• Pandas小册子：日期数据处理 - 如何按日期筛选、显示及统计数据

• Pandas小册子：根据条件创建新的列

• Pandas小册子：groupby概览

• Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行？

• Pandas运算的效率探讨以及如何选择高效的运算方式

• Python：Pandas的DataFrame如何按指定list排序

• 用Pandas获取商品期货价格并可视化

• Python：一篇文章掌握Numpy的基本用法

• 为什么你用不好Numpy的random函数？

• Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景

• 科学计算库Numpy准备放弃支持Python2

• 数据科学入门必读：如何使用正则表达式？

• 加权随机算法的python实现
  

数据可视化

• PyCon2018，大波视频来了……
  

• 深度好文 ｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）
  

• Matplotlib小册子：饼图概览

• Pycon 2017：Python可视化库大全

• Matplotlib 中等高线图（contour）的绘制
  

• 高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

• Python可视化：Seaborn库热力图使用进阶

• Seaborn可视化：图形个性化设置的几个小技巧

• Bokeh小册子：入门
  

• Bokeh小册子：figure详细解读

• 29种Bokeh基础可视化图形，学会了可以大展身手…… | Bokeh 小册子

• Bokeh中独特的数据类型简介：ColumnDataSource | Bokeh 小册子

• Bokeh中数据的添加、修改和筛选 | Bokeh 小册子

• Bokeh中图形与组件的布局简介 | Bokeh 小册子

• 历尽艰辛，Windows系统下安装Basemap，以及 PROJ_LIB 错误处理
  

自然语言处理

• 特朗普退出《巴黎协定》：python词云图舆情分析
  

• 用词云图分析一带一路峰会哪3个词说的最多
  

• 50年高考作文题，记录时代变迁

机器学习

• 机器学习很枯燥，不想继续学了怎么办？或许，这些建议值得一看
  

• 打卡活动 | 45天机器学习实战 & 坚持早起100天
  

• 通过简单示例来理解什么是机器学习

Python爬虫

• 5分钟掌握智联招聘网站爬取并保存到MongoDB数据库
  

• 福布斯系列之数据采集

项目实战

• 世界杯：用Python分析热门夺冠球队-(附源代码)

• 第二波：世界杯分析

• python求职Top10城市，来看看是否有你所在的城市
  

• 5分钟掌握智联招聘网站爬取并保存到MongoDB数据库

• 福布斯系列之数据分析思路篇

• 福布斯系列之数据采集

• 福布斯系列之数据完整性检查 | Python数据分析项目实战

• 福布斯系列之补充数据收集 | Python数据分析项目实战

• 福布斯系列之数据清洗（1） | Python数据分析项目实战

• 福布斯系列之数据清洗（2） | Python数据分析项目实战

• 福布斯系列之数据清洗（3） | Python数据分析项目实战
  

• Pandas数据处理实战：福布斯全球上市企业排行榜数据整理

• 福布斯系列之数据清洗（5） | Python数据分析项目实战
  

• 用Pandas获取商品期货价格并可视化

• UFO长啥样？

Py库及安装环境

• Anaconda安装第三方包（whl文件）

• Anaconda安装虚拟环境到指定路径

• 关于新版Anaconda（v5.1.0）安装后可能出现的跟 nodejs 错误相关问题的解决方案

• 在jupyter notebook中同时安装python2和python3

• 不再被坑，Jupyter Notebook 输出pdf并支持中文显示

• 还在吐槽 Jupyter Notebook 的默认风格？其实你可以更换一个更酷的主题

• 两行代码搞定：Jupyter Notebook中自动补全代码
  

• python3.6下安装结巴分词需要注意的地方
  

• python3下安装aiohttp遇到过的那些坑

• Cheat sheet for Jupyter Notebook

• PyCharm：2017.3版即将新增科学计算模式，预览版现在可以下载使用

• Pycharm中一些不为人知的技巧

• 这次简单多了，最新版 MongoDB 安装
  

综合

• 数据分析和数据科学的四个时代
  

• 如何使自己的国庆节过得充实？
  

• 第100篇原创，新的起点

• 从微信赞赏升级来谈谈公号作者的境况

• 关于Python圈近几天争论事件的一些思考

• Markdown中输入数学公式及LaTex常用数学符号整理

• 程序员如何优雅的排版公众号的内容

• TIOBE：全球编程语言最新排名（Kotlin排名进入前50名）

• Stack Overflow：Python受欢迎度已超越Java
  

• 图文分析：Python语言的惊人成长之路

• Python 3.7版已发布

• 也谈谈我的github之路-写在Github成立十周年之际
  

• 推荐一些Python学习资源
  

• Python书单，附阅读路线图！

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阅览群书

• 从历史来看印度的裂痕和隐忧 | 阅览群书
  

• 【阅览群书】《时间简史》-时间是相对的
  

• 【周末阅读】海底捞你学不会
  

• 【周末阅读】《白说》
  

• 【周末阅读】启示录：打造用户喜爱的产品
  

• 【阅读时光】重新定义人才

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