Python数据分析怎么学？-杰瑞科技汇

这本书的中文版通常被翻译为《利用Python进行数据分析》，下面我将为您提供一个关于这本书的全面解读，包括它的核心内容、适合人群、如何学习,以及相关的资源。

（图片来源网络，侵删）

书籍核心信息

英文原版名: Python for Data Analysis, 3rd Edition
作者: Wes McKinney
核心价值: Pandas库的“官方圣经”，作者本人就是Pandas的创造者，因此书中对Pandas的设计哲学、API使用和最佳实践的讲解是其他任何资料都无法比拟的。
定位: 这不是一本Python编程入门书，也不是一本统计学教科书，它是一本专注于如何使用Python（特别是Pandas）进行数据处理和分析的实战指南。

第3版相较于旧版，有了很大的更新，更加现代化,主要内容可以分为以下几个部分：

第1章：引言: 介绍数据科学和分析的流程,以及为什么选择Python。
第2章：Python语言基础: 快速回顾Python的核心语法，特别是与数据分析相关的部分，如数据结构、函数、类、错误和异常处理等，这部分内容比较精炼,适合有一定Python基础的人快速回顾。
第3章：NumPy基础: NumPy是Pandas的底层基础，本章介绍NumPy的ndarray对象、数组操作、广播机制等,理解NumPy对于高效使用Pandas至关重要。

这是本书最核心、最精华的部分。

第4章：Pandas基础: 介绍Pandas的两个核心数据结构——Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构），以及如何创建、索引、选择和过滤数据。
第5章：读取与写入数据: 详细讲解如何从各种数据源读取数据（如CSV、Excel、SQL数据库、HDF5文件等）以及如何将处理后的数据写回这些格式。
第6章：数据清洗与准备: 这是数据分析中最耗时但也是最重要的一步，内容包括：
- 处理缺失数据（NaN）
- 数据转换
- 规范化和离散化
- 分箱
- 字符串操作
第7章：数据规整化: 合并、重塑、透视数据是高级数据分析的必备技能。
- 合并数据集 (pd.merge)
- 合并轴向 (pd.concat)
- 重塑和透视 (pivot, melt, stack, unstack)
第8章：数据聚合与分组操作: 这是数据分析的精髓，详细介绍groupby机制，以及如何结合聚合、过滤、转换和应用等操作进行复杂的数据分析。
第9章：时间序列: 专门讲解如何处理时间序列数据，包括日期范围生成、频率转换、移动窗口操作、时间序列重采样等。
第10章：Python高性能数据分析: 介绍如何使用更快的工具来处理大数据，如eval()和query()方法，以及与Cython和Numba等工具的集成。

不适合人群:

边学边练: 这本书的精髓在于实践。千万不要只看不敲代码，确保你安装了Python、Pandas和Jupyter Notebook，然后跟着书中的每一个示例亲手敲一遍，并尝试修改参数,观察结果。
准备自己的数据: 找一些你感兴趣的公开数据集（如Kaggle、UCI机器学习仓库），尝试用书中学到的方法去清洗、分析和可视化这些数据,这是检验学习成果的最好方式。
结合官方文档: 当你对某个函数不理解时，随时查阅 Pandas官方文档,官方文档有最权威的解释和最新的API说明。
不要急于求成: 第4-8章是核心，需要投入最多的时间和精力，特别是groupby和merge/pivot操作，是Pandas的难点,需要反复练习才能掌握。
利用Jupyter Notebook: Jupyter是数据科学家的标准工作环境，它允许你将代码、图表、文字说明和数学公式整合在一起,非常适合做数据分析的记录和展示。

书籍官网: https://wesmckinney.com/book/
官网提供了本书的示例代码、勘误表和数据集下载链接,非常方便。
（图片来源网络，侵删）
Pandas官方文档: https://pandas.pydata.org/docs/
必备的查询工具。
示例代码库: https://github.com/wesm/pydata-book
包含了书中所有示例的Jupyter Notebook文件。
中文资源:
- 可以在各大电商平台（如京东、当当）搜索购买纸质版。
- 一些技术社区和电子书平台也可能提供电子版资源。