Python数据分析实践指南（第二版）

Python for Data Analysis 2nd Edition Python for Data Analysis 2nd Edition 是一本由 Wes McKinney 撰写的数据分析书籍，于 2017 年 9 月出版。该书籍旨在帮助读者学习使用 Python 进行数据分析，特别是使用 Pandas、NumPy 和 IPython 等库。 **数据分析基础** 在本书中，作者 Wes McKinney 将为读者介绍数据分析的基础知识，包括数据的收集、清洁、转换和可视化。读者将学习如何使用 Pandas 库来处理结构化数据，并使用 NumPy 库来进行数值计算。 **Pandas 库** Pandas 库是 Python 中最流行的数据分析库之一，提供了高效的数据处理和分析功能。读者将学习如何使用 Pandas 库来读取、写入和处理大型数据集，包括数据的合并、分组和排序等操作。 **NumPy 库** NumPy 库是 Python 中最流行的数值计算库之一，提供了高效的矩阵运算和数值分析功能。读者将学习如何使用 NumPy 库来进行数值计算，包括矩阵乘法、 Eigen 值分解和 singular 值分解等操作。 **IPython 库** IPython 库是一个交互式计算环境，提供了高效的代码编辑和执行功能。读者将学习如何使用 IPython 库来进行交互式计算和数据可视化。 **数据可视化** 在本书中，作者还将介绍如何使用 matplotlib 库来进行数据可视化，包括绘制图表、散点图和柱状图等操作。 **实践案例** 本书中提供了许多实践案例，展示了如何使用 Python 库来解决实际数据分析问题，包括数据清洁、数据转换、数据可视化等操作。 **目标读者** 本书适合初学 Python 语言的数据分析师和科学计算从业者，也适合已经熟悉 Python 语言的数据分析师和科学计算从业者。 **总结** Python for Data Analysis 2nd Edition 是一本非常实用的数据分析书籍，提供了完整的数据分析解决方案，涵盖了数据的收集、清洁、转换、可视化和分析等方面。读者将学习如何使用 Python 库来进行数据分析，并掌握实际数据分析技能。