Python数据分析宝典：Wes McKinney著

《Python for Data Analysis》是一本由Wes McKinney编著的专业书籍，专为数据分析师和对Python在数据分析领域的应用感兴趣的读者设计。这本书于2013年首次出版，是Python编程语言在数据科学领域中的经典之作。麦金尼以其丰富的经验和深入浅出的风格，向读者展示了如何利用Python进行高效的数据清洗、转换、探索性分析以及构建复杂的数据处理系统。 该书覆盖了Python在数据处理库pandas和NumPy中的核心应用，包括DataFrame对象的使用、时间序列分析、数据合并与重塑、缺失值处理、数据可视化，以及与SQL数据库的交互等。此外，书中还介绍了如何利用matplotlib和seaborn等工具进行高级图表制作，以及如何通过scikit-learn库进行机器学习初步实践。 《Python for Data Analysis》不仅适合初学者了解Python在数据科学中的基础操作，也适合有一定经验的用户提升其数据分析能力。它提供了一个全面且实用的框架，帮助读者掌握Python在大数据处理和分析工作流程中的关键作用。每一章都配有详尽的示例代码，便于读者边学边练，快速上手。 本书的版权受保护，但O'Reilly Media提供了在线版本供学习者方便获取。如果你是教育机构或企业，可通过O'Reilly的官方渠道获取更详细的购买和授权信息。编辑团队包括Julie Steele和Meghan Blanchette，他们确保了内容的质量和专业性，而Melanie Yarbrough担任生产编辑，Teresa Exley负责校对，BIM Publishing Services负责索引和封面设计等工作。 作为一本备受推崇的工具书，《Python for Data Analysis》已成为数据科学家、数据工程师以及对Python数据分析感兴趣的个人的必备参考资料。无论你是希望通过Python进入数据分析领域，还是希望提升现有技能，这本书都能为你提供丰富的学习资源。如果你正在寻找一个全面的Python数据分析教程，那么这本著作无疑是值得深入研读的宝贵资源。