Python 3.6数据分析实战：Pandas与Numpy应用

《Python for Data Analysis, 2nd Edition》是Wes McKinney所著的一本实用指南，该书专注于使用Python进行数据处理、清洗、分析和计算。作为pandas项目的创始人，麦金尼在这本书中为读者提供了一套现代的数据科学工具集。该书面向两种读者群体：初次接触Python的数据分析师，以及对数据科学和科学计算感兴趣的Python程序员。 这本书的核心内容包括以下几个部分： 1. **IPython Shell和Jupyter Notebook**：作者指导读者如何利用这些交互式环境进行探索性计算，通过它们可以方便地执行代码、分析数据和创建文档。 2. **NumPy**：深入学习这个强大的数值计算库，无论是基本操作还是高级特性，都为数据分析提供了坚实的基础。 3. **pandas**：本书详细介绍了如何使用pandas库，包括数据加载、清洗、转换、合并和重塑等关键步骤。pandas的核心功能如DataFrame和Series将被深入探讨，帮助读者高效地处理数据。 4. **数据可视化**：通过matplotlib，读者将学习如何创建有吸引力且信息丰富的图表，以便更好地理解和传达数据洞察。 5. **groupby** 功能：理解并掌握pandas的groupby方法，这是数据分组和聚合的重要工具，用于对数据进行切片、分析和汇总。 6. **时间序列分析**：书中还会涉及如何处理和分析规则和不规则的时间序列数据，这对于金融、气象等领域尤其有用。 7. **实际应用示例**：作者通过详尽的案例研究，展示如何解决实际数据分析问题，让读者能够将理论知识转化为实际技能。 《Python for Data Analysis, 2nd Edition》不仅适合初学者入门，也适合有一定经验的开发人员提升数据分析能力。此外，书中提供的配套数据文件和GitHub资源，有助于读者跟随教程进行实践操作。整体而言，这本书是Python数据分析领域不可或缺的参考书籍，紧跟Python 3.6版本，确保了内容的时效性和实用性。