Python数据分析项目实战：福布斯系列
Python Data Analysis in Action: Forbes Global 2000 Series
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Python数据分析项目实战：福布斯系列
微信公众号上目前已发布的文章链接，以及在github上对应的代码或数据文件如下：
| 序号 | 文章名称 | 代码 / 数据文件 |
|---|---|---|
| 1 | 福布斯系列之数据分析思路篇 | |
| 2 | 福布斯系列之数据采集 | |
| 3 | 福布斯系列之数据完整性检查 - Python数据分析项目实战 | |
| 4 | 福布斯系列之补充数据收集 - Python数据分析项目实战 | |
| 5 | 福布斯系列之数据清洗（1） - Python数据分析项目实战 | 文章对应的文件为 “forbes_data_tidy_2007.ipynb” 和 “./data/data_forbes_2007.csv” |
| 6 | 福布斯系列之数据清洗（2） - Python数据分析项目实战 | 文章对应的文件为 “forbes_data_tidy_2007_2010.ipynb” 和 data文件夹中2008至2010的csv数据文件 |
| 7 | 福布斯系列之数据清洗（3） - Python数据分析项目实战 | 文章对应的文件为 “forbes_data_tidy_2007_2015.ipynb” 和 data文件夹中2011至2015的csv数据文件 |
| 8 | Pandas数据处理实战：福布斯全球上市企业排行榜数据整理 | 文章对应的数据文件为“./data/data_2016.csv” |
| 9 | 福布斯系列之数据清洗（5） - Python数据分析项目实战 | 文章对应的文件为 “forbes_data_tidy_concatenate.ipynb” 和 data文件夹中2007至2017的csv数据文件 |
| 遇见，是缘 | 欢迎关注 |
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