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本书定位还是一本工具书，介绍了数据处理的各种技术细节，基本没有涉及到回归和假设检验等一些更深入的统计分析方法。作者作为开发`numpy`和`pandas`的核心成员，对工具的熟悉程度自不用说，但是知识点细碎很难一下子记住（倒不如说`numpy`和`pandas`本身就让人觉得很迷）。十四章提供了很多具体的案例，基本囊括了定量数据处理的大多数情况，但是只是罗列技术，光看这本没法掌握具体的分析思路。

2018-08-02，能够解决一些日常问题了～

time series 那章感觉不错，但是整体比较像cookbook, 没有什么高端例子，不知道是不是因为还没有正式定稿的缘故..

花了两周过了一遍，感觉自己看总比上课听别人讲快一点，然后kaggle感觉蛮不错的

【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下，之前寥寥草草看过基本都忘记了，这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的，三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过，稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。（不过感觉作者真的是很墨迹…）

这本书是Pandas的模块作者写的书。 总的来说Python提供了很多方便，但是这种方便还是需要付出一定的学习成本的。使用Pandas可以把Python基本当作R用 用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。但是目前所有这些模块都还在开发阶段所以有很多问题需要解决，用户体验并不是...  

每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言，每个人会用到的工具组合也不尽相同。 但不管怎么说，对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说，学习iPython，NumPy，pandas，matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不...