《利用Python进行数据分析·第2版》
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第01章 准备工作.md 更正小标题格式 Jan 19, 2019
第02章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks.md Rename 第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks.md to 第02章 Python语法基础… Jul 10, 2018
第03章 Python的数据结构、函数和文件.md Update 第03章 Python的数据结构、函数和文件.md Jul 17, 2018
第04章 NumPy基础:数组和矢量计算.md Rename 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算.md to 第04章 NumPy基础:数组和矢量计算.md Jul 10, 2018
第05章 pandas入门.md Rename 第5章 pandas入门.md to 第05章 pandas入门.md Jul 10, 2018
第06章 数据加载、存储与文件格式.md Rename 第6章 数据加载、存储与文件格式.md to 第06章 数据加载、存储与文件格式.md Jul 10, 2018
第07章 数据清洗和准备.md Rename 第7章 数据清洗和准备.md to 第07章 数据清洗和准备.md Jul 10, 2018
第08章 数据规整:聚合、合并和重塑.md Rename 第8章 数据规整:聚合、合并和重塑.md to 第08章 数据规整:聚合、合并和重塑.md Jul 10, 2018
第09章 绘图和可视化.md Update 第09章 绘图和可视化.md Jul 18, 2018
第10章 数据聚合与分组运算.md Create 第10章 数据聚合与分组运算.md Jul 10, 2018
第11章 时间序列.md Create 第11章 时间序列.md Jul 18, 2018
第12章 pandas高级应用.md Create 第12章 pandas高级应用.md Jul 30, 2018
第13章 Python建模库介绍.md Create 第13章 Python建模库介绍.md Jul 31, 2018
第14章 数据分析案例.md Create 第14章 数据分析案例.md Aug 5, 2018
附录A NumPy高级应用.md Create 附录A NumPy高级应用.md Aug 5, 2018
附录B 更多关于IPython的内容(完).md Create 附录B 更多关于IPython的内容(完).md Aug 5, 2018

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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。)