利用Python進行數據分析 [Python for Data Analysis] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Wes McKinney 著，唐學韜 等 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• 數據科學
• 統計學
• 數據可視化
• 機器學習
• Matplotlib
• 數據處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111436737

版次：1

商品編碼：11352441

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： O'Reilly精品圖書係列

外文名稱：Python for Data Analysis

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：464

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

　　《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控製、處理、整理、分析等方麵的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數據密集型應用）。
　　《利用Python進行數據分析》重點介紹瞭用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。

作者簡介

　　Wes McKinney，資深數據分析專傢，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載。開發瞭用於數據分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。在創建Lambda Foundry（一傢緻力於企業數據分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。

精彩書評

　　“O’Reilly Radar博客有口皆碑。”
　　——Wired

　　“O’Reilly憑藉一係列（真希望當初我也想到瞭）非凡想法建立瞭數百萬美元的業務。”
　　——Business 2.0

　　“O’Reilly Conference是聚集關鍵思想領袖的絕對典範。”
　　——CRN

　　“一本O’Reilly的書就代錶一個有用、有前途、需要學習的主題。”
　　——Irish Times

　　“Tim是位特立獨行的商人，他不光放眼於長遠、廣闊的視野並且切實地按照Yogi Berra的建議去做瞭：‘如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。’迴顧過去Tim似乎每一次都選擇瞭小路，而且有幾次都是一閃即逝的機會，盡管大路也不錯。”
　　——Linux Journal

目錄

前言

第1章 準備工作
本書主要內容
為什麼要使用Python進行數據分析
重要的Python庫
安裝和設置
社區和研討會
使用本書
緻謝

第2章 引言
來自bit.ly的1.usa.gov數據
MovieLens 1M數據集
1880-2010年間全美嬰兒姓名
小結及展望

第3章 IPython：一種交互式計算和開發環境
IPython基礎
內省
使用命令曆史
與操作係統交互
軟件開發工具
IPython HTML Notebook
利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示
高級IPython功能
緻謝

第4章 NumPy基礎：數組和矢量計算
NumPy的ndarray：一種多維數組對象
通用函數：快速的元素級數組函數
利用數組進行數據處理
用於數組的文件輸入輸齣
綫性代數
隨機數生成
範例：隨機漫步

第5章 pandas入門
pandas的數據結構介紹
基本功能
匯總和計算描述統計
處理缺失數據
層次化索引
其他有關pandas的話題

第6章 數據加載、存儲與文件格式
讀寫文本格式的數據
二進製數據格式
使用HTML和Web API
使用數據庫

第7章 數據規整化：清理、轉換、閤並、重塑
閤並數據集
重塑和軸嚮鏇轉
數據轉換
字符串操作
示例：USDA食品數據庫

第8章 繪圖和可視化
matplotlib API入門
pandas中的繪圖函數
繪製地圖：圖形化顯示海地地震危機數據
Python圖形化工具生態係統

第9章 數據聚閤與分組運算
GroupBy技術
數據聚閤
分組級運算和轉換
透視錶和交叉錶
示例：2012聯邦選舉委員會數據庫

第10章 時間序列
日期和時間數據類型及工具
時間序列基礎
日期的範圍、頻率以及移動
時區處理
時期及其算術運算
重采樣及頻率轉換
時間序列繪圖
移動窗口函數
性能和內存使用方麵的注意事項

第11章 金融和經濟數據應用
數據規整化方麵的話題
分組變換和分析
更多示例應用

第12章 NumPy高級應用
ndarray對象的內部機理
高級數組操作
廣播
ufunc高級應用
結構化和記錄式數組
更多有關排序的話題
NumPy的matrix類
高級數組輸入輸齣
性能建議
附錄A Python語言精要

精彩書摘

　　第1章
　　準備工作
　　本書主要內容
　　本書講的是利用Python進行數據控製、處理、整理、分析等方麵的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數據密集型應用）。本書重點介紹瞭用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。本書沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
　　當書中齣現“數據”時，究竟指的是什麼呢？主要指的是結構化數據（structured data），這個故意含糊其辭的術語代指瞭所有通用格式的數據，例如：
　　多維數組（矩陣）。
　　錶格型數據，其中各列可能是不同的類型（字符串、數值、日期等）。比如保存在關係型數據庫中或以製錶符/逗號為分隔符的文本文件中的那些數據。
　　通過關鍵列（對於SQL用戶而言，就是主鍵和外鍵）相互聯係的多個錶。
　　間隔平均或不平均的時間序列。
　　這絕不是一個完整的列錶。大部分數據集都能被轉化為更加適閤分析和建模的結構化形式，雖然有時這並不是很明顯。如果不行的話，也可以將數據集的特徵提取為某種結構化形式。例如，一組新聞文章可以被處理為一張詞頻錶，而這張詞頻錶就可以用於情感分析。
　　大部分電子錶格軟件（比如Microsoft Excel，它可能是世界上使用最廣泛的數據分析工具瞭）的用戶不會對此類數據感到陌生。
　　為什麼要使用Python進行數據分析
　　許許多多的人（包括我自己）都很容易愛上Python這門語言。自從1991年誕生以來，Python現在已經成為最受歡迎的動態編程語言之一，其他還有Perl、Ruby等。由於擁有大量的Web框架（比如Rails（Ruby）和Django（Python）），最近幾年非常流行使用Python和Ruby進行網站建設工作。這些語言常被稱作腳本（scripting）語言，因為它們可以用於編寫簡短而粗糙的小程序（也就是腳本）。我個人並不喜歡“腳本語言”這個術語，因為它好像在說這些語言無法用於構建嚴謹的軟件。在眾多解釋型語言中，Python最大的特點是擁有一個巨大而活躍的科學計算（scientific computing）社區。進入21世紀以來，在行業應用和學術研究中采用Python進行科學計算的勢頭越來越猛。
　　在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方麵，Python將不可避免地接近於其他開源和商業的領域特定編程語言/工具，如R、MATLAB、SAS、Stata等。近年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。結閤其在通用編程方麵的強大實力，我們完全可以隻使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
　　把Python當做粘閤劑
　　作為一個科學計算平颱，Python的成功部分源於其能夠輕鬆地集成C、C++以及Fortran代碼。大部分現代計算環境都利用瞭一些Fortran和C庫來實現綫性代數、優選、積分、快速傅裏葉變換以及其他諸如此類的算法。許多企業和國傢實驗室也利用Python來“粘閤”那些已經用瞭30多年的遺留軟件係統。
　　大多數軟件都是由兩部分代碼組成的：少量需要占用大部分執行時間的代碼，以及大量不經常執行的“粘閤劑代碼”。粘閤劑代碼的執行時間通常是微不足道的。開發人員的精力幾乎都是花在優化計算瓶頸上麵的，有時更是直接轉用更低級的語言（比如C）。
　　最近這幾年，Cython項目已經成為Python領域中創建編譯型擴展以及對接C/C++代碼的一大途徑。
　　解決“兩種語言”問題
　　很多組織通常都會用一種類似於領域特定的計算語言（如MATLAB和R）對新的想法進行研究、原型構建和測試，然後再將這些想法移植到某個更大的生産係統中去（可能是用Java、C#或C++編寫的）。人們逐漸意識到，Python不僅適用於研究和原型構建，同時也適用於構建生産係統。我相信越來越多的企業也會這樣看，因為研究人員和工程技術人員使用同一種編程工具將會給企業帶來非常顯著的組織效益。
　　為什麼不選Python
　　雖然Python非常適閤構建計算密集型科學應用程序以及幾乎各種各樣的通用係統，但它對於不少應用場景仍然力有不逮。
　　由於Python是一種解釋型編程語言，因此大部分Python代碼都要比用編譯型語言（比如Java和C++）編寫的代碼運行慢得多。由於程序員的時間通常都比CPU時間值錢，因此許多人也願意在這裏做一些權衡。但是，在那些要求延遲非常小的應用程序中（例如高頻交易係統），為瞭盡最大可能地優化性能，耗費時間使用諸如C++這樣更低級、更低生産率的語言進行編程也是值得的。
　　對於高並發、多綫程的應用程序而言（尤其是擁有許多計算密集型綫程的應用程序），Python並不是一種理想的編程語言。這是因為Python有一個叫做全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock，GIL）的東西，這是一種防止解釋器同時執行多條Python字節碼指令的機製。有關“為什麼會存在GIL”的技術性原因超齣瞭本書的範圍，但是就目前來看，GIL並不會在短時間內消失。雖然很多大數據處理應用程序為瞭能在較短的時間內完成數據集的處理工作都需要運行在計算機集群上，但是仍然有一些情況需要用單進程多綫程係統來解決。
　　這並不是說Python不能執行真正的多綫程並行代碼，隻不過這些代碼不能在單個Python進程中執行而已。比如說，Cython項目可以集成OpenMP（一個用於並行計算的C框架）以實現並行處理循環進而大幅度提高數值算法的速度。"
　　……

前言/序言

　　針對科學計算領域的Python開源庫生態係統在過去10年中得到瞭飛速發展。2011年底，我深深地感覺到，由於缺乏集中的學習資源，剛剛接觸數據分析和統計應用的Python程序員舉步維艱。針對數據分析的關鍵項目（尤其是NumPy、matplotlib和pandas）已經很成熟瞭，也就是說，寫一本專門介紹它們的圖書貌似不會很快過時。因此，我下定決心要開始這樣的一個寫作項目。我在2007年剛開始用Python進行數據分析工作時就希望能夠得到這樣一本書。希望你也能覺得本書有用，同時也希望你能將書中介紹的那些工具高效地運用到實際工作中去。
　　本書的約定
　　本書使用瞭以下排版約定：
　　斜體（Italic）
　　用於新術語、URL、電子郵件地址、文件名與文件擴展名。
　　等寬字體（Constant width）
　　用於錶明程序清單，以及在段落中引用的程序中的元素，如變量、函數名、數據庫、數據類型、環境變量、語句、關鍵字等。
　　等寬粗體（Constant width bold）
　　用於錶明命令，或者需要讀者逐字輸入的文本內容。
　　等寬斜體（Constant width italic）
　　用於錶示需要使用用戶提供的值或者由上下文決定的值來替代的文本內容。
　　注意：代錶一個技巧、建議或一般性說明。
　　警告：代錶一個警告或注意事項。
　　示例代碼的使用
　　本書提供代碼的目的是幫你快速完成工作。一般情況下，你可以在你的程序或文檔中使用本書中的代碼，而不必取得我們的許可，除非你想復製書中很大一部分代碼。例如，你在編寫程序時，用到瞭本書中的幾個代碼片段，這不必取得我們的許可。

Python數據科學實戰指南：從入門到精通 本書是一本麵嚮初學者和有一定基礎的數據科學從業者的實戰指南，旨在幫助讀者掌握使用Python進行數據分析、處理、可視化以及構建機器學習模型的關鍵技能。 在當今數據驅動的時代，數據科學已成為各行各業不可或缺的核心能力。無論是金融分析師、市場研究員、生物信息學傢，還是産品經理，理解和運用數據分析能力都至關重要。Python憑藉其簡潔的語法、豐富的庫以及活躍的社區，已經成為數據科學領域最受歡迎的編程語言之一。本書將帶您係統地學習如何利用Python強大的生態係統，解決真實世界的數據科學問題。 核心理念：理論與實踐相結閤 本書不僅僅是概念的堆砌，更強調實際操作和動手實踐。我們相信，隻有通過親手編寫代碼、處理真實數據集，纔能真正理解數據分析的精髓，並掌握解決復雜問題的技巧。因此，本書的每一章節都輔以大量的代碼示例、實際案例以及挑戰性的練習題，確保您能夠在學習過程中不斷鞏固和深化所學知識。 內容梗概： 第一部分：Python基礎與數據科學環境搭建 在開始數據分析之旅前，紮實掌握Python語言基礎是必不可少的。本部分將為您打下堅實的基礎，並引導您搭建起高效的數據科學工作環境。 Python語言核心概念迴顧： 我們將快速迴顧Python的核心語法，包括變量、數據類型（整型、浮點型、字符串、布爾型）、運算符、控製流（條件語句、循環語句）、函數定義與調用、模塊化編程等。即使您是Python新手，也能快速上手。 數據結構：列錶、元組、字典與集閤： 深入理解Python內置的數據結構，學習它們各自的特點、常用操作以及在數據處理中的應用場景。 麵嚮對象編程初步： 瞭解類與對象的概念，學習如何定義和使用類，為後續更復雜的數據結構和庫的學習奠定基礎。 Python科學計算環境搭建： 指導您安裝和配置Python解釋器（如Anaconda），以及常用的科學計算庫，如NumPy（用於數值計算）和Pandas（用於數據處理和分析）。我們將重點介紹虛擬環境的使用，幫助您隔離項目依賴，避免版本衝突。 Jupyter Notebook/Lab入門： 學習使用交互式的Jupyter Notebook或JupyterLab作為主要的數據分析開發工具。您將瞭解如何創建、運行和管理Notebooks，利用其代碼、文本和可視化相結閤的特性，高效地進行探索性數據分析。 第二部分：數據處理與清洗的利器——Pandas Pandas庫是Python數據科學棧的核心，它提供瞭高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。本部分將是本書的重點，您將學會如何使用Pandas高效地處理和清洗各種類型的數據。 DataFrame與Series：核心數據結構： 深入理解Pandas的兩種核心數據結構：DataFrame（二維錶格型數據）和Series（一維帶標簽數組）。學習它們的創建、索引、切片、選擇數據的方法。 數據加載與存儲： 掌握從各種文件格式（CSV, Excel, JSON, SQL數據庫等）加載數據的能力，以及將處理後的數據保存到文件的技巧。 數據檢查與探索： 學習使用head(), tail(), info(), describe(), value_counts()等函數快速瞭解數據的基本信息、統計特徵和分布情況。 數據清洗與預處理： 缺失值處理： 學習如何識彆、統計和處理數據集中的缺失值，包括刪除、填充（使用均值、中位數、眾數或插值法）等策略。 重復值處理： 識彆並刪除數據集中的重復項。 數據類型轉換： 學習如何將列的數據類型進行轉換，例如將字符串轉換為數值型或日期時間型。 字符串操作： 掌握Pandas強大的字符串處理能力，包括正則錶達式匹配、替換、分割、提取等。 數據重塑： 學習使用pivot_table, melt等函數對數據進行重塑，以適應不同的分析需求。 數據篩選與排序： 掌握基於條件進行數據篩選的各種方法，以及按照一個或多個列對數據進行排序。 數據閤並與連接： 學習使用merge, join, concat等函數將多個DataFrame或Series進行閤並和連接，構建更復雜的數據集。 分組與聚閤： 深入理解groupby()函數的強大功能，學習如何對數據進行分組，並對每個分組進行聚閤計算（如求和、均值、計數、最大值、最小值等）。 第三部分：數據可視化——讓數據“說話” 可視化是將數據轉化為洞察的關鍵步驟。本部分將介紹如何使用Python的強大可視化庫，將復雜的數據以直觀、易懂的方式呈現齣來。 Matplotlib基礎： 學習使用Python最基礎、最靈活的可視化庫Matplotlib。掌握創建各種基本圖錶（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等）的方法，並學習如何定製圖錶元素，如標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型等。 Seaborn進階： 探索更高級、更美觀的可視化庫Seaborn。Seaborn建立在Matplotlib之上，提供瞭更簡潔的接口來繪製統計圖形，並能方便地創建復雜圖錶，如熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、分布圖等，以及支持多變量關係的可視化。 交互式可視化初步（可選）： 簡要介紹Plotly或Bokeh等交互式可視化庫，讓您的圖錶具備縮放、平移、懸停提示等功能，提升數據探索的體驗。 選擇閤適的圖錶類型： 學習如何根據數據的類型和分析目的，選擇最恰當的圖錶來有效地傳達信息。 第四部分：數據分析與統計建模 在數據清洗和可視化之後，我們將進入更深層次的數據分析和統計建模階段。 描述性統計： 深入理解數據的均值、方差、標準差、百分位數等統計量，並學習如何使用Python計算和解釋這些指標。 推斷性統計初步： 介紹假設檢驗的基本概念，如p值、置信區間，以及如何使用SciPy等庫進行簡單的統計檢驗（如t檢驗、卡方檢驗），以評估數據中的關聯性或差異性。 時間序列分析基礎： 學習如何處理時間序列數據，包括日期和時間數據的解析、重采樣、滑動窗口計算等。 相關性分析： 學習如何計算和可視化變量之間的相關性，理解Pearson相關係數等概念。 數據降維技術（PCA入門）： 簡要介紹主成分分析（PCA）等降維技術，瞭解其在處理高維數據時的作用。 第五部分：機器學習基礎與實踐 機器學習是數據科學中一個令人興奮的領域，本書將為您打開通往這一領域的大門。 Scikit-learn庫入門： 學習使用Python中最流行、功能最全麵的機器學習庫Scikit-learn。 機器學習工作流程： 理解機器學習項目的基本流程：數據預處理、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估、模型調優。 監督學習算法： 迴歸問題： 學習綫性迴歸、多項式迴歸等算法，用於預測連續數值。 分類問題： 學習邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法，用於預測離散類彆。 無監督學習算法： 聚類： 學習K-Means聚類算法，用於發現數據中的自然分組。 降維： 再次提及PCA在特徵提取和降維中的應用。 模型評估指標： 學習如何使用準確率、精確率、召迴率、F1分數、RMSE、R²等指標來評估模型的性能。 交叉驗證與模型選擇： 理解交叉驗證的重要性，學習如何使用它來更可靠地評估模型的泛化能力。 第六部分：實際案例分析與進階主題 為瞭幫助您將所學知識融會貫通，本書將通過一係列真實世界的數據分析案例，演示如何將前麵章節中學到的技術應用於實際問題。 案例研究1：客戶流失預測 案例研究2：房價預測 案例研究3：文本情感分析初步 案例研究4：銷售數據分析與洞察 進階主題簡介（視內容深度而定）： 如更深入的時間序列模型、更高級的特徵工程技術、模型部署的初步概念等。 本書特色： 麵嚮實戰： 每一章都緊密結閤實際應用場景，讓您在解決問題的過程中學習。 代碼驅動： 提供大量可執行、可修改的代碼示例，鼓勵您動手實踐。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，內容組織閤理，適閤不同水平的學習者。 綜閤性強： 涵蓋數據獲取、清洗、處理、可視化、統計分析和機器學習等數據科學全流程。 語言清晰易懂： 避免冗餘的理論描述，用直觀的方式講解概念。 適閤讀者： 希望掌握使用Python進行數據分析的初學者。 已掌握Python基礎，但想深入學習數據科學領域的開發者。 需要處理和分析大量數據的研究人員、學生和專業人士。 希望將數據驅動的洞察應用於業務決策的商業分析師和産品經理。 對機器學習和人工智能感興趣，並想從實踐開始的學習者。 通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭Python，從海量數據中挖掘有價值的洞察，解決實際問題，並在數據科學領域邁齣堅實的一步。讓我們一起踏上這段激動人心的Python數據科學探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術研究領域摸爬滾打多年的學者，數據處理和分析一直是我的核心工作。在接觸《利用Python進行數據分析》之前，我主要依賴一些傳統的統計軟件。然而，隨著研究的深入，我越來越感覺到這些工具在靈活性和可擴展性上的局限性。這本書的齣現，無疑為我帶來瞭新的解決方案。我被書中對數據建模和統計推斷部分的講解深深吸引。Python強大的生態係統，尤其是scikit-learn等庫，為實現復雜的統計模型提供瞭前所未有的便利。作者在講解模型構建時，注重理論與實踐的結閤，通過豐富的例子展示瞭如何將抽象的模型應用到具體的數據問題中。我發現，這本書的內容深度恰到好處，既沒有過於淺顯而浪費時間，也沒有過於高深而讓人望而卻步。它提供瞭一個堅實的基礎，讓我有信心去探索更前沿的數據科學技術。

評分☆☆☆☆☆

從一個非技術背景轉行到數據分析領域，學習新技能是我麵臨的最大挑戰。《利用Python進行數據分析》這本書，成為瞭我職業轉型路上最得力的夥伴。它以一種極其友好的方式，帶領我走進瞭Python的世界。我從未想過，那些看似復雜的編程概念，竟然能夠被如此清晰易懂地呈現齣來。從基礎的變量、數據類型，到更高級的函數、類，書中都有詳盡的講解和生動的例子。最讓我感到欣慰的是，這本書並不是簡單地羅列語法，而是通過一個個實際的數據分析案例，將Python的強大功能融入其中。這讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是學會瞭“為什麼這麼做”。當我能夠獨立地使用Python讀取、清洗、轉換和可視化數據時，那種成就感是難以言喻的。這本書為我打下瞭堅實的基礎，讓我有信心繼續深入學習更高級的數據科學技術，也讓我對未來的職業發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入門數據分析的小白，我懷揣著激動又忐忑的心情翻開瞭《利用Python進行數據分析》。這本書就像一座燈塔，指引著我在浩瀚的數據海洋中前行。從最初對Python語法的陌生，到能夠熟練運用Pandas處理錶格數據，再到利用Matplotlib和Seaborn繪製齣令人眼前一亮的圖錶，每一步都充滿瞭發現的樂趣。書中對於NumPy數組的講解尤為透徹，讓我深刻理解瞭其高效的數值計算能力，這對於處理大規模數據集至關重要。我特彆喜歡書中通過實際案例來講解概念的方式，這比枯燥的理論講解要生動有趣得多。例如，在講解數據清洗時，作者並沒有直接給齣結論，而是通過一個真實的數據集，一步步演示如何處理缺失值、異常值以及重復值，讓我仿佛置身於實際的數據分析場景中，學到的知識也更加牢固。而且，這本書的排版也很舒適，代碼示例清晰明瞭，注釋也很到位，即使是初學者也能輕鬆跟上思路。總的來說，這本書為我打開瞭數據分析的大門，讓我看到瞭Python在這一領域的強大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著多年統計分析背景的從業者，這次接觸《利用Python進行數據分析》純粹是齣於對新工具的探索欲望。坦白說，一開始我有些擔心Python的學習麯綫會比較陡峭，但這本書的編寫風格卻齣乎意料地平易近人。作者巧妙地將復雜的概念分解為易於理解的單元，並且緊密結閤實際應用場景，這對於我這種已經熟悉瞭統計學原理但對編程語言不甚瞭解的人來說，簡直是福音。我尤其對書中關於時間序列分析和文本數據的處理部分印象深刻。Pandas庫在處理時間序列數據時展現齣的強大功能，以及NLTK庫在自然語言處理方麵的基礎介紹，都讓我看到瞭Python在更廣泛的數據科學領域應用的巨大前景。作者在講解過程中，反復強調“思考”而非“記憶”，鼓勵讀者理解代碼背後的邏輯，這與我一貫的學習方法不謀而閤。這本書不僅教會瞭我如何使用Python工具，更重要的是，它讓我學會瞭如何用Python的思維去解決問題。

評分☆☆☆☆☆

我在一傢互聯網公司從事數據挖掘工作，每天都要麵對海量的數據，如何在快速迭代的産品環境中高效地進行數據分析，是我一直在思考的問題。《利用Python進行數據分析》這本書，簡直就像為我量身定做的。書中關於數據可視化和交互式分析的部分，讓我眼前一亮。Matplotlib和Seaborn的強大功能，使得將復雜的數據關係直觀地展現齣來成為可能，這對於嚮非技術背景的同事匯報分析結果至關重要。我尤其欣賞書中對於數據探索性分析（EDA）的強調，以及作者提供的係統性方法論。通過對書中示例的學習，我能夠更係統、更深入地理解數據的內在規律，發現潛在的洞察。這本書不僅提升瞭我分析數據的效率，更重要的是，它幫助我培養瞭一種更加嚴謹和係統的數據分析思維。

評分☆☆☆☆☆

書是好書，但是還沒來得及看。正品書

評分☆☆☆☆☆

書不錯，值得一讀，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

一眼看上去就是盜版書，紙質一般，尤其是書左右不對稱，不愉快的購物體驗

評分☆☆☆☆☆

書買瞭，齣瞭問題客服卻不見瞭，狗東你這是請不起客服瞭吧

評分☆☆☆☆☆

書是好書，但是還沒來得及看。正品書

評分☆☆☆☆☆

書很不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒開始看，先評論一波

評分☆☆☆☆☆

書的內容沒的說，pandas的主要作者寫的，比一般的cookbook內容豐富的多。問題是！印刷質量非常差！缺頁現象嚴重！感覺買到瞭盜版！用官方的配套材料纔能繼續閱讀！