利用Python进行数据分析：30万人都在看的畅销书，更新了！！！

2023-11-23 15:36
文章标签 python 进行 更新 30 数据分析 万人 畅销书

本文主要是介绍利用Python进行数据分析：30万人都在看的畅销书，更新了！！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

利用Python进行数据分析

  • 概述
  • 好书推荐
    • 升级特性
    • pandas
    • 作译者简介
    • 主要变动
  • 导读视频：
  • 收获
  • 写在末尾：

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概述

想学习python进行数据分析，这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书。目前该书根据Python3.10已经更新到第三版。

好书推荐

  Python 语言极具吸引力。自从 1991 年诞生以来，Python 如今已经成为最受欢迎的解释型编程语言。

  pandas 诞生于2008年。它是由韦斯·迈金尼（Wes McKinney）于2008年开始开发的，最初的目标是为了解决金融数据分析中的一些实际问题。pandas于2009年作为开源项目发布，并逐渐在数据科学和数据分析领域获得了广泛的应用和认可。

  如果你想学习如何使用Python进行数据分析，那么这本 《利用Python进行数据分析》 是必不可少的一本书。而这本书的作者正是Python数据分析核心pandas库的开发者韦斯·迈金尼。现在，这本30w人都在看的Python数据分析畅销书第三版中文版已经上市！

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升级特性

  相比于第二版，第三版多了41页内容，pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。

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pandas

    《利用Python进行数据分析》 这本书的成功绝非偶然。这本书的主角是pandas。从技术上讲，pandas负责处理原始数据，将其规整、清洗后成为高质量的结构化数据，再利用数据进行可视化或模型训练。从业务上讲，pandas上承爬虫，下启机器学习，pandas的两个重要的数据结构Series和DataFrame已成为机器学习中重要的基础数据结构。

  《利用Python进行数据分析》 这本书的写作质量非常高，得益于本书作者也是pandas库的创作者，本书知识点组织清晰、讲解流畅，文字中间穿插代码、注意事项、图片和表格，所以读起来一点也不枯燥。字里行间还能感受到作者对技术和开源的热爱。

  掌握pandas，能为许多工作奠定基础，比如商业分析、金融量化、机器学习。另外，pandas对学校和科研单位的研究者也非常有帮助。

作译者简介

  作者： Wes McKinney是Voltron Data的联合创始人兼首席技术官、Python数据社区的活跃成员，同时也是在数据分析、金融和统计计算等领域推广使用Python的倡导者。Wes毕业于麻省理工学院，同时也是Apache软件基金会的Apache Arrow和Apache Parquet项目的项目管理委员会成员。

  ** 译者：陈松，清华大学技术经济研究所副研究员，技术经济大数据实验室技术负责人，参与多项省部级、地区性课题研究。著有《区块链通识课50讲》，译有《DeFi与金融的未来》**，具有 4 项国家发明专利。日常维护名为SeanCheney的博客、GitHub和公众号，阅读量上千万。

主要变动

  • 基于Python 3.10和pandas 1.4全面更新代码示例。

  • 知识点紧跟Python、NumPy、pandas，以及其他项目的最新版本。

  • 新增配套在线开源电子版，便于读者随时查看更新。

  • 增加对新特性、新工具及方法的介绍。

  • 新增大量实际案例。

导读视频：

  为方便初学者阅读，译者陈松老师为本书制作了配套导读视频。视频可在 B站“IT阅读排行榜” 免费观看！

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购书链接：

京东直达

收获

  • 🍑使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。
  • 🍑掌握NumPy的基础功能和高级功能。
  • 🍑掌握pandas库中的数据分析工具。
  • 🍑使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑
  • 🍑使用matplotlib进行信息可视化。
  • 🍑使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切块和汇总。
  • 🍑分析并处理规则的时间序列数据和不规则的时间序列数据。
  • 🍑利用完整、详细的示例学习如何解决现实中的数据分析问题

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