Python for Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
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具体描述
读后感
不明觉厉，也许是水平不够，可是这书看起来太不友好了。买来啃不动，上网搜到了Python数据手册那本书，评分比这本高不少，来不及买，先在网上看作者的原版。对小白来说，数据手册那本书友好地多的多。看着手头这本，简直怀疑盗版！不推荐！这个出版社的印刷质量也不好！也许是...
评分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...
评分 评分看了小部分，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.
评分每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言，每个人会用到的工具组合也不尽相同。 但不管怎么说，对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说，学习iPython，NumPy，pandas，matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不...
用户评价
花了两周过了一遍，感觉自己看总比上课听别人讲快一点，然后kaggle感觉蛮不错的
评分本书定位还是一本工具书，介绍了数据处理的各种技术细节，基本没有涉及到回归和假设检验等一些更深入的统计分析方法。作者作为开发`numpy`和`pandas`的核心成员，对工具的熟悉程度自不用说，但是知识点细碎很难一下子记住（倒不如说`numpy`和`pandas`本身就让人觉得很迷）。十四章提供了很多具体的案例，基本囊括了定量数据处理的大多数情况，但是只是罗列技术，光看这本没法掌握具体的分析思路。
评分【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下，之前寥寥草草看过基本都忘记了，这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的，三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过，稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。（不过感觉作者真的是很墨迹…）
评分【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下，之前寥寥草草看过基本都忘记了，这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的，三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过，稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。（不过感觉作者真的是很墨迹…）
评分飞快扫过，还是靠练
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