Python数据分析：Wes McKinney著

"Addison Wesley - Programming In Python 3 2E (2012)" 和 "Oreilly.Python.for.Data.Analysis." 这两本书分别聚焦于Python 3编程和Python在数据分析领域的应用。"Programming In Python 3 2E" 是Addison Wesley出版社出版的第二版Python 3编程教程，由经验丰富的程序员撰写，旨在帮助读者深入理解Python 3语言的核心概念和语法。它涵盖了从基础语法如变量、控制流到高级特性如异常处理、模块化编程等全面的知识，旨在使读者能够熟练地运用Python 3进行软件开发。 而"Python for Data Analysis"是O'Reilly Media出版的一本专著，作者是Wes McKinney，他是pandas库的主要开发者之一。这本书主要面向数据科学家和分析师，详细介绍了如何利用Python进行数据清洗、操作、探索和可视化。pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了高效的数据结构，如DataFrame，使得处理大型数据集变得简单易行。 书中讨论的关键知识点包括： 1. **Python 3基础知识**：包括变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典和集合）、控制结构（如if语句和循环）、函数定义与调用、类和对象等。 2. **pandas库**：介绍DataFrame和Series对象，以及它们的创建、索引、切片和操作方法。此外，还包括数据合并、分组、排序和缺失值处理。 3. **数据清洗**：讲解如何处理不完整或不一致的数据，如缺失值的填充、异常值的识别和处理，以及数据类型转换。 4. **数据分析**：涵盖统计分析的基础知识，如描述性统计量、假设检验和推断统计。 5. **数据操作**：介绍如何使用pandas进行复杂的数据重塑，如透视表、时间序列分析和数据聚合。 6. **数据可视化**：使用matplotlib和seaborn库创建数据图表，包括散点图、直方图、箱线图等，以帮助理解数据分布和关系。 7. **数据输入和输出**：学习读取和写入各种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等。 8. **集成其他库**：讨论如何与其他Python库（如NumPy、SciPy、scikit-learn等）结合使用，进行更深入的数据科学工作，如数值计算、机器学习和优化算法。 9. **性能优化**：探讨如何通过适当的方法和工具提高代码执行效率，例如使用Dask进行并行计算。 10. **实战案例**：书中可能包含实际的数据分析项目，展示如何将所学应用于解决真实世界的问题。 这两本书对于想要学习Python 3编程或提升数据处理能力的人来说，都是宝贵的资源。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以从中获取到有价值的知识和技巧。