这是非常经典的一本Python数据分析书，每一章之间有递进关系，适合Python入门（）如《Python编程，从入门到实践》）之后阅读，本书专门针对数据分析领域的。我细致地读了一遍，敲了一遍代码，一开始没有头绪，进展缓慢，后来逐渐明朗了。学习编程要多实践，这对没有基础的人来说有困难，因为无从下手。我的体会是，在你基础不牢的时候，就多看，多记，多总结，搭建自己的思路框架。

书籍简介

利用Python进行数据分析

本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。

第2版中的主要更新包括：

• 所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本（第1版中使用的是Python 2.7）

• 更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引

• 更新pandas库到2017年的新版

• 新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示

• 新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍

目录

第1章 准备工作第2章 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook第3章 内建数据结构、函数及文件第4章 NumPy基础：数组与向量化计算第5章 pandas入门第6章 数据载入、存储及文件格式第7章 数据清洗与准备第8章 数据规整：连接、联合与重塑第9章 绘图与可视化第10章 数据聚合与分组操作第11章 时间序列第12章 高阶pandas第13章 Python建模库介绍第14章 数据分析示例

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