《Python数据分析》在线电子书和教程

# README *** 推荐公开网页数据专家<a href="https://brightdata.grsm.io/bigdataresource">brightdata.com</a>，进入网站注册账号可免费获得诸如 亚马逊，沃尔玛，领英，抖音，Glassdoor，Airbnb，谷歌地图商家等数据集样本。详情注册后联系销售咨询（最好直接回复邮件），亲测是一个靠谱的公开网络数据源公司，他们的数据挖掘工具、代理网络服务也很不错，是一个目前已知最全面的商业数据平台，尤其合适需要准确且大规模结构性数据用户，企业用户可免费试用7天。 链接：https://brightdata.grsm.io/bigdataresource *** <div align=center> <img src="http://upload-images.jianshu.io/upload_images/7178691-0d965cf51eb5af9e.png?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/w/1240" width="500px"> </div> <br/> 在简书上阅读： [https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f](https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f) 下载本书：[http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42](http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42) （更新为GitHub链接） 下载本书代码（本书GitHub地址）：[https://github.com/wesm/pydata-book](https://github.com/wesm/pydata-book) （建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda 3.6，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开） 本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有： * 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） * 更新了Anaconda和其它包的Python安装方法 * 更新了Pandas为2017最新版 * 新增了一章，关于更高级的Pandas工具，外加一些tips * 简要介绍了使用StatsModels和scikit-learn 对有些内容进行了重新排版。（译者注1：最大的改变是把第1版附录中的Python教程，单列成了现在的第2章和第3章，并且进行了扩充。可以说，本书第2版对新手更为友好了！） （译者注2：毫无疑问，本书是学习Python数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python数据分析》，这样更简短。但是为了尊重第1版的翻译，考虑到继承性，还是用老书名。这样读过第一版的老读者可以方便的用之前的书名检索到第二版。作者在写第二版的时候，有些文字是照搬第一版的。所以第二版的翻译也借鉴copy了第一版翻译：即，如果第二版中有和第一版相同的文字，则copy第一版的中文译本，觉得不妥的地方会稍加修改，剩下的不同的内容就自己翻译。这样做也是为读过第一版的老读者考虑——相同的内容可以直接跳过。） *** > 21年春节翻译《Pandas Cookbook》这本书，[https://www.jianshu.com/p/9115de83bb88](https://www.jianshu.com/p/9115de83bb88) > > 结果后来太忙搁置了，现在中文版出来了。这本书的特点是实例很多。 <div align=center> <a href="https://item.jd.com/13255935.html"> <img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/008vxvgGly1h8obhbvp37j30m80m8tal.jpg" width="500px"> </a> </div> <div align=center> <a href="https://item.jd.com/13255935.html">购买链接</a> </div> *** 《利用Python进行数据分析》第3版已出版，新版小鼹鼠亮相，新版对初学者更友好了。 <div align=center> <img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7178691-8dfb9dd7b75260aa.png" width="500px"> </div> 第三版多了**41**页内容，Pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是**紧贴Pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容**。另外，第三版有作者的[在线开源电子版](https://wesmckinney.com/book/)了，GitHub[地址](https://github.com/wesm/pydata-book)。 第三版目录略有调整，不如第二版和第一版的变化大： - 第4章NumPy基础新增了生成伪随机数； - 第7章数据清洗新增了扩展数据类型和分类数据，实际是把第二版中第12章的内容放到新版第7章里了； - 第11章时间序列新增了分组时间重采样。 曾经不止一次听别人抱怨，Pandas的知识点分散、零碎、不便于记忆。在细节上，作者这次在新版中摒弃了许多容易造成记忆混乱的用法。比如，用`axis = "columns"`替代`axis = 1`，简写方式破坏了代码的可读性，作者修改了许多类似的编程细节。新版对初学者更为友好了！ *** > 这两个多月又从头到尾看了遍第二版的文字，发现错误还真是不少。。。 T_T <div align=center> <a href="https://item.jd.com/13255935.html"> <img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/008vxvgGly1h8obmj8oc6j308w08w3z2.jpg" width="200px"> </a> </div> <div align=center> <p>我的微信·WeChat，欢迎沟通 ^_^</p> </div>