利用Python进行数据分析_第0章_序言
序言
目录
- 第0章 序言
- 第1章 准备工作
- 第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks
- 第3章 Python的数据结构、函数和文件
- 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算
- 第5章 pandas入门
- 第6章 数据加载、存储与文件格式
- 第7章 数据清洗和准备
- 第8章 数据规整:聚合、合并和重塑
- 第9章 绘图和可视化
- 第10章 数据聚合与分组运算
- 第11章 时间序列
- 第12章 pandas高级应用
- 第13章 Python建模库介绍
- 第14章 数据分析案例
原文说明
在简书上阅读: https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f
下载本书:http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42 (更新为GitHub链接)
下载本书代码(本书GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book (建议把代码下载下来之后,安装好Anaconda 3.6,在目录文件夹中用Jupyter notebook打开)
本书是2017年10月20号正式出版的,和第1版的不同之处有:
- 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6(第1版使用的是Python 2.7)
- 更新了Anaconda和其它包的Python安装方法
- 更新了Pandas为2017最新版
- 新增了一章,关于更高级的Pandas工具,外加一些tips
- 简要介绍了使用StatsModels和scikit-learn
对有些内容进行了重新排版。
译者注1
最大的改变是把第1版附录中的Python教程,单列成了现在的第2章和第3章,并且进行了扩充。可以说,本书第2版对新手更为友好了!
译者注2:
毫无疑问,本书是学习Python数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python数据分析》,这样更简短。但是为了尊重第1版的翻译,考虑到继承性,还是用老书名。这样读过第一版的老读者可以方便的用之前的书名检索到第二版。作者在写第二版的时候,有些文字是照搬第一版的。所以第二版的翻译也借鉴copy了第一版翻译:即,如果第二版中有和第一版相同的文字,则copy第一版的中文译本,觉得不妥的地方会稍加修改,剩下的不同的内容就自己翻译。这样做也是为读过第一版的老读者考虑——相同的内容可以直接跳过。
转载说明
本书为简书 SeanCheney 翻译,其Github仓库地址为:github。在github上,该书总共13章。
转载时,做了一些文字上的修订,同时补充第14章,并在首页添加目录以方便阅读。在以后阅读时,会继续文本上的修订。
最后向译者致敬。