书籍介绍

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。

AI导读

核心看点

pandas作者亲笔，权威讲解核心库
详解NumPy与pandas数据处理实战
涵盖数据清洗、转换及可视化流程

适合谁读

Python数据分析初学者与进阶者
有R语言或Matlab背景的数据分析师
从事金融、IT领域的数据处理人员

读前提醒

建议配合Jupyter Notebook边读边敲代码
需具备Python基础语法知识方可阅读
翻译质量一般，建议参考原版或勘误

读者共识

内容系统实用，是公认的入门经典
适合作为工具书查阅，实操性强
需补充统计学知识以深入理解原理

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。

精彩摘录

"数组切片是原始数据的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。"
"records = [json.loads(line) for line in open(path)]"
"The probability density function for lognorm is: lognorm.pdf(x, s) = 1 / (s*x*sqrt(2*pi)) * exp(-1/2*(log(x)/s)**2) for x > 0, s > 0. lognorm takes s as a shape parameter. The probability density above is defined in the “standardized” form. To shift and/or scale the distribution use the loc and scal"
"def get_top_amounts(group, key, n=5): totals = group.groupby(key)['contb_receipt_amt'].sum() # Order totals by key in descending order return totals.order(ascending=False)[-n:]"
"return totals.order(ascending=False)[:n]"
"TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'"
"从0开始，步长1和-1出现的概率相等。通过内置的random模块以纯python的方式实现1000步的随机漫步： In [1]: import random In [2]: position=0 In [3]: walk=[position] In [4]: steps=1000 In [5]: for i in xrange(steps): ...: step=1 if random.randint(0,1) else -1 ...: position += step ...: walk.append(position) ...: 我用np.random模块一次性随机产生1000个“掷硬币的"
"dateutil可以解析几乎所有人类能够理解的日期表示形式。（很遗憾，中文不行）"

用户评论

对比了四五本参考书，最好的还是这本，对Numpy,Pandas模块的讲解可以说是条分缕析，很实用。其他的书籍要么涉及内容过于宽泛，不够系统，要么只有很片面的案例应用，不实用。

pandas大神的书可读性强

冯妇

很好用像字典一样（不知道实操行不行

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。

不错的书。原版每章没有序号。翻译版翻译质量堪忧，但是能看。

微信快速阅读

作为数据分析师python工具入门的书籍，本书是值得推荐的。真的是带你入门，主要介绍了常用的数据处理、清洗、转换的操作，以及相关的包、函数。特色在于把python的设计逻辑讲的挺清楚的，之前用R语言，在看python是比较轻松易理解的。不足之处：没有专门的梳理介绍python的一些系统工具函数，类似于help，sys等。

挺好滴，自己入门教程

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