具体描述
作者简介
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。
目录信息
读后感
最近这一年来，一直在纠结于各种编程语言，从硕士的matlab到R，然后是perl, shell, awk和sed。最后碰到一个做生物实验的访问学者，和我说他都用python分析数据，好吧，看来python我是得必须学了。 这本书主要讲了两个东西numpy和pandas，本质上就是R的vector和dataframe。由于...
评分这本书是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...
评分不明觉厉，也许是水平不够，可是这书看起来太不友好了。买来啃不动，上网搜到了Python数据手册那本书，评分比这本高不少，来不及买，先在网上看作者的原版。对小白来说，数据手册那本书友好地多的多。看着手头这本，简直怀疑盗版！不推荐！这个出版社的印刷质量也不好！也许是...
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...
评分最近这一年来，一直在纠结于各种编程语言，从硕士的matlab到R，然后是perl, shell, awk和sed。最后碰到一个做生物实验的访问学者，和我说他都用python分析数据，好吧，看来python我是得必须学了。 这本书主要讲了两个东西numpy和pandas，本质上就是R的vector和dataframe。由于...
用户评价
这本书的包装和印刷质量都非常出色，封面设计简洁大气，很有质感。翻开书页，纸张的触感也很舒服，是那种适合长时间阅读的材质。我特别喜欢的是它排版的疏密程度，文字大小适中，行间距也恰到好处，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。书中的插图和图表也绘制得非常精美，逻辑清晰，色彩搭配也很舒服，能够有效地帮助我理解复杂的概念。我尝试着翻阅了几页，发现书中的语言风格非常流畅，易于理解，即使是初学者也能很快上手。我之前也接触过一些关于数据分析的书籍，但这本书的讲解方式让我觉得耳目一新，它不像其他书那样枯燥乏味，而是更注重实际应用和场景的结合，读起来很有启发性。整体来说，这本书在细节上的打磨做得非常到位，从外在的包装到内在的排版，都体现了出版方的用心，这给我留下了非常好的第一印象，也让我对这本书的内容充满了期待。
评分作为一名有着几年工作经验的数据分析师，我一直在寻找能够提升我实战能力的书籍。坦白说，市面上关于Python数据分析的书籍琳琅满目，但真正能让我眼前一亮的却不多。《Python数据分析》这本书，在这一点上做得相当不错。它没有停留在基础语法的堆砌，而是直接切入实际问题，通过各种真实场景的数据集，讲解如何运用Python进行数据清洗、特征工程、模型构建以及结果的解读。我特别欣赏书中对Pandas库的深入讲解，各种复杂的数据操作技巧都被梳理得非常清晰，很多我之前自己摸索或者不熟悉的用法，在这本书里得到了很好的解答。此外，书中关于数据可视化部分的介绍，也给了我很多新的启发。它不仅仅是简单地介绍matplotlib和seaborn，更重要的是教会我如何根据不同的分析目的，选择最合适的可视化图表，以及如何有效地传达分析结果。这本书的实用性非常强，我感觉它能够帮助我快速提升在实际工作中的效率和分析的深度。
评分我是一个对数据充满好奇的人，虽然不是专业背景，但我一直渴望能通过自己的力量去探索和理解数据。这本《Python数据分析》可以说是我的“入门神器”。我最喜欢的是它那种“讲故事”一样的叙述方式。作者不像很多技术书籍那样冷冰冰地罗列公式和代码，而是通过一个个生动有趣的案例，将复杂的数据分析过程变得形象起来。比如，在讲解数据清洗的时候，作者会用一个“脏乱的数据集”来举例，然后一步步教我如何去“梳理”它，就像侦探破案一样，非常有代入感。书中关于数据可视化的部分也让我爱不释手，那些精美的图表，让我第一次感受到数据本身的美感，也让我学会了如何用图表来“说话”，将数据背后的故事讲给别人听。即使遇到不懂的代码，书中的解释也足够详细，让我能够一步步跟着操作，一点点积累信心。这本书让我觉得，数据分析并没有我想象的那么遥不可及，它是一种充满乐趣的探索过程。
评分我是一名在校的学生，最近在学习数据科学相关的课程，一直想找一本能够系统性地讲解Python数据分析的书籍。在对比了很多家之后，我选择了这本《Python数据分析》。拿到手后，我迫不及待地翻阅了一下，发现这本书的结构非常合理。它从基础的Python语法讲起，循序渐进地过渡到Pandas、NumPy等核心库的应用，最后还涉及到了数据可视化和一些高级的应用场景。这种由浅入深的讲解方式，对于我这种初学者来说，非常友好。每一章节的知识点都讲解得很透彻，并且配有大量的代码示例，我可以跟着书中的代码进行实践，加深对知识的理解。更重要的是，作者在讲解的过程中，还会穿插一些实际的案例，让我能够看到这些技术在现实世界中的应用，这对于我学习的积极性有很大的提升。我感觉这本书不仅仅是教我如何使用工具，更是教会我如何用Python来解决实际的数据问题，这对我未来的学习和工作都非常有帮助。
评分我一直认为，好的技术书籍应该具备两个特质：一是内容的深度和广度，二是讲解的清晰度和易懂性。《Python数据分析》这本书，恰恰在这两个方面都做得相当出色。在内容层面，它涵盖了从数据获取、清洗、转换、分析到可视化的整个流程，并且对每个环节的关键技术都进行了深入的讲解，让我对整个数据分析的生命周期有了更全面的认识。在讲解方式上，作者的逻辑非常严谨，层层递进，让你在不知不觉中掌握了复杂的技术。我特别赞赏书中对一些细节的强调，比如如何选择合适的数据结构，如何优化代码的性能，以及如何进行有效的错误处理等等。这些看似微小的细节，却是在实际项目中至关重要的。此外，书中还提供了一些进阶的主题，让我看到了未来学习的方向。这本书不仅适合初学者入门，对于有一定基础的读者来说，也能够从中获得不少启发和提升。它是一本真正能够帮助我构建扎实数据分析能力的书籍。
评分工具备用书，质量有保证
评分很好用 像字典一样 （不知道实操行不行
评分买的纸质书，贵死了
评分看的英文版，Pandas入门书吧。只有python基础和有R类似实践经验的人都可以读。就是写得具体应用不是很多，第四章开始很难看进去。反复开始了3遍才看完，其实有点基础认真看一两天就能翻完。
评分总感觉内容结构可以再精炼和整洁一些，不画脑图、框架图很难去回忆、复习本书内容。
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