利用Python进行数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
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【名人推荐】
“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”
——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一
【内容简介】
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。
•从pandas库的数据分析工具开始。
•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
•处理各种各样的时间序列数据。
•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。
具体描述
读后感
作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂，尤其是在我看过Python学习手册后再看，基本都能看懂。 其中译者的翻译非常值得称道，堪称良心之作，非常的用心。 感谢Python社区的无私奉献的程序员们，也感谢我们有这么好的...
评分 评分 评分 评分对第二版的翻译已无力吐槽，错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改，译者非要翻译成原对象，感觉译者计算机的基本素养有待提高，如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了，阅读时最好准备好英文版，遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者...
用户评价
字典式工具书，读过记不得，都得用的时候再翻。
评分入门书，零基础看了这本书也能用python的pandas和matplotlib进行一些简单的数据分析，数据分析不在乎用什么工具，而是有目的地去找一y些insight，下一步我需要达到的效果是：如果产生一个想法，能用工具快速验证（如数据预处理，绘出图标等）。
评分内容还是跟不上库的发展速度，建议结合里面讲的库的文档来看。内容安排上我觉得还不错。作者是pandas的作者，所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外，作者也是干过金融数据分析的，所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。
评分这本很好，比较全，也很好入门。
评分字典式工具书，读过记不得，都得用的时候再翻。
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