今天分享的书籍是《利用python进行数据分析》，作者是Wes McKinney，作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以这本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员和刚刚接触科学计算的Python程序员。

【 名人推荐 】

“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。” 　　 ——Fernando Pérez　加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一

利用python进行数据分析

【作者和译者都相当用心的一本书】

18年的一个项目上，需要简单的统计的功能（没涉及到分析那方面），我还记得当时是纯手写的一些分组求和的代码，虽然可以使用，但是不太好用，想起来都恶心。这本书上有十分之一的内容还不到旧解决了我所遇到的问题。刚好今年这个项目需要升级，这块统计的内容我用pandas重写。《利用python 进行数据分析》这本书内容自然不会差，给人的感觉就是他深知pandas的每一处细节。书上讲的内容给人一目了然，美中不足的是，书上提到的Python的一些基础知识和技巧，给人意犹未尽的感觉。
再说说翻译吧，这大概是我把每一个译者注释都认真看完的唯一 一本书了。整本书的翻译感觉是很到位的，专业且接地气，原著里面的不少小错误都被翻译给一一指出了，有些有歧义的语句也用中英文对照的方式给读者解释说明。这种水准的翻译真心比较少见，必须赞一个。

【知识点】

重要的Python库

• NumPy(Python科学计算的基础包)
• pandas（本书用得最多pandas对象是DataFrame）
• matplotlib（绘制数据图表得Python库）
• IPython（目的是提高编写、测试、调试Python代码的速度）
• SciPy（专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合）

简单梳理了一下目录和重点内容导图，方便大家理解和导读。

利用Python进行数据分析

书还是很不错的，介绍数据分析方法比较少 。大多还是基于python的一些使用。属于技术向的，但也不是很难。主要的是书中给出很多demo（例子） ，想要入门数据分析的同学可以试试，实战中的分析数据书中也给了，可以复制下面链接去下载。

 2019【利用Python进行数据分析*中文版】

 链接：https://pan.baidu.com/s/1xIzaG0vKbjUHREdULeZfPQ
          
 提取码：ued0

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