学完可以解决90%以上的数据分析问题-利用python进行数据分析第二版

《利用python进行数据分析》是数据分析的基础教程,绝大部分数据分析师的入门教材,目前已经升级到第二版。本站搜集了教材的第二版原版代码进行中文翻译和注释,并做了一定的笔记。基本上只需要看代码就能理解全书内容。本站认为,看完这些代码,90%以上的数据分析问题都能解决。

《利用python进行数据分析》第1版出版于2012年,彼时基于Python的开源数据分析库(例如pandas)仍然是一个发展迅速的新事物。本书第2版中,作者在一些章节内进行了修改,以解释过去5年中发生的不兼容的变更、弃用和一些新特性,并且使用了python3.6。此外,还添加了新内容,用以介绍在2012年还不存在或者不成熟的工具。作者认为本版内容4-5年内不过时。

本站搜集的本书的原版代码进行中文翻译和注释,并作了一定的笔记。

文末提供下载。

代码笔记目录

CHAPTER 1:Preliminaries(预备知识)

Chapter 2: Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks (Python语言基础,Ipython和Jupyter Notebooks)

Chapter 3: Built-in Data Structures, Functions, and Files (内建数据结构,函数和文件)

Chapter 4: NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation(NumPy基础:数组和向量化计算)

Chapter 5: Getting Started with pandas(开始使用pandas)

Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats(数据加载,存储,文件格式)

Chapter 7: Data Cleaning and Preparation(数据清洗和准备)

Chapter 8: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape(数据加工:加入, 结合, 变型)

Chapter 9: Plotting and Visualization(绘图和可视化)

Chapter 10: Data Aggregation and Group Operations(数据汇总和组操作)

Chapter 11: Time Series(时间序列)

Chapter 12: Advanced pandas(高级pandas用法)

Chapter 13: Introduction to Modeling Libraries in Python(Python中建模库的介绍)

Chapter 14: Data Analysis Examples(数据分析实例)

代码截图

总结和建议

《利用python进行数据分析》是数据分析的基础教程,第二版内容更加全面,这是绝大部分数据分析师的入门教材。本站搜集了教材的第二版原版代码进行中文翻译和注释,并做了一定的笔记。基本上只需要看代码就能理解全书内容。本站认为,看完这些代码,90%以上的数据分析问题都能解决。

可以不看书,直接看代码和注释,本站提供代码和原版电子书下载。

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