1. 高级数据处理技巧
- Pandas优化：使用
query()与eval()加速复杂操作Pandas优化 - NumPy高级技巧：掌握广播机制与向量化运算NumPy高级
- 数据清洗进阶：处理缺失值的
interpolate()方法数据清洗
2. 高级可视化方案
- 交互式图表：Plotly的
dash框架应用Plotly交互 - 高维数据投影：使用
matplotlib的scatter与3D功能3D可视化 - 动态图表生成：
seaborn的lineplot与时间序列分析Seaborn动态
3. 机器学习整合
- 特征工程自动化：
scikit-learn的ColumnTransformer机器学习 - 模型调参：
Hyperopt与Bayesian Optimization调参工具 - 部署与集成：使用
joblib进行模型打包模型部署
如需深入学习数据可视化，可访问 /数据可视化基础 获取更多资源。