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pandas大神的书 可读性强

python数据分析参考，和R差不多看完

看的英文版，Pandas入门书吧。只有python基础和有R类似实践经验的人都可以读。就是写得具体应用不是很多，第四章开始很难看进去。反复开始了3遍才看完，其实有点基础认真看一两天就能翻完。

很好用 像字典一样 （不知道实操行不行

作为数据分析师python工具入门的书籍，本书是值得推荐的。真的是带你入门，主要介绍了常用的数据处理、清洗、转换的操作，以及相关的包、函数。特色在于把python的设计逻辑讲的挺清楚的，之前用R语言，在看python是比较轻松易理解的。 不足之处：没有专门的梳理介绍python的一些系统工具函数，类似于help，sys等。

作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂，尤其是在我看过Python学习手册后再看，基本都能看懂。 其中译者的翻译非常值得称道，堪称良心之作，非常的用心。 感谢Python社区的无私奉献的程序员们，也感谢我们有这么好的...  

看了小部分，翻译文笔还比较顺畅，具体有没错误暂没注意到。原作者写的还到位。Python在网络与科学计算等领域的发展风生水起，得益于开源，无论是Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, NLTK, 还是Django.  

对第二版的翻译已无力吐槽，错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改，译者非要翻译成原对象，感觉译者计算机的基本素养有待提高，如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了，阅读时最好准备好英文版，遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者...  

pandas主要基于numpy.ndarray构造了更高级的Series和DataFrame数据结构。这本书主要就是说明基于这两种数据结构的API用法。这些API主要是对原本numpy操作的补充。行列Index在DataFrame的加强对于各种数据逻辑操作帮助比较大。对pyplot的绘图函数也和两种数据结构绑定的很好。越...  

看了小部分，翻译文笔还比较顺畅，具体有没错误暂没注意到。原作者写的还到位。Python在网络与科学计算等领域的发展风生水起，得益于开源，无论是Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, NLTK, 还是Django.