# python_for_data_analysis_2nd_chinese_version **Repository Path**: touchx_admin/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version ## Basic Information - **Project Name**: python_for_data_analysis_2nd_chinese_version - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2023-12-01 - **Last Updated**: 2023-12-01 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # README *** [《利用Python进行数据分析》中文第3版已出版](https://u.jd.com/W8xSkzl),新版小鼹鼠亮相,对初学者更友好了。
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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**。另外,第三版有作者的[在线开源电子版](https://wesmckinney.com/book/)了,GitHub[地址](https://github.com/wesm/pydata-book)。 第三版目录略有调整,不如第二版和第一版的变化大: - 第4章NumPy基础新增了生成伪随机数; - 第7章数据清洗新增了扩展数据类型和分类数据,实际是把第二版中第12章的内容放到新版第7章里了; - 第11章时间序列新增了分组时间重采样。 曾经不止一次听别人抱怨,Pandas的知识点分散、零碎、不便于记忆。在细节上,作者这次在新版中摒弃了许多容易造成记忆混乱的用法。比如,用`axis = "columns"`替代`axis = 1`,简写方式破坏了代码的可读性,作者修改了许多类似的编程细节。新版对初学者更为友好了! ***

在简书上阅读: [https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f](https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f) 下载本书:[http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42](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](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。) *** ***

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