Python数据解析：2017年第二版深度解读

"《Python for Data Analysis 2nd Edition》是Wes McKinney撰写的一本经典书籍，2017年发布的第二版，专注于利用Python进行数据处理、操作、清洗和可视化。书中提供了完整的文字内容，并带有书签，方便读者查阅。这本书适合对数据分析感兴趣的Python程序员，以及希望用Python来提升工作效率的数据科学家。 本书主要讨论以下几个方面： 1. 前言部分介绍了新版本的变化，使用本书时遵循的约定，代码示例的使用，如何在线访问Safari Books Online，以及联系作者的方式。同时，作者还表达了对John D. Hunter的敬意，他是Python数据科学领域的重要贡献者。 2. 开篇简述了这本书的目的：探讨各种类型的数据，解释为何选择Python进行数据分析。书中提到Python作为“胶水”语言能解决“两种语言”问题，即在数据分析过程中减少语言切换的困扰。此外，还提到了使用Python的一些潜在挑战。 3. 关键的Python库是数据分析师的必备工具，如NumPy用于数值计算，pandas提供高效的数据结构和操作，matplotlib用于数据可视化，IPython和Jupyter Notebook则为交互式工作环境，SciPy扩展了科学计算功能，scikit-learn支持机器学习，statsmodels则用于统计建模。 4. 安装与设置章节详细指导了如何在Windows、Apple (OSX, macOS)、GNU/Linux等操作系统上安装和配置Python及所需库。还讨论了Python 2与Python 3的区别，以及如何选择和管理Python包，同时提到了IDEs（集成开发环境）和文本编辑器的选择。 5. 社区与会议部分，鼓励读者参与Python数据科学的社区活动，如会议和在线论坛，以获取最新的信息和交流经验。 6. 在阅读本书时，作者提供了代码示例、数据来源、导入规范以及专业术语的解释，帮助读者更好地理解和应用书中内容。 7. Python语言基础、IPython和Jupyter Notebook章节深入讲解了Python解释器、IPython的基本用法，如运行IPython Shell和Jupyter Notebook，以及利用Tab补全、内省等特性提升开发效率。%run命令的介绍则展示了IPython中的脚本执行功能。 通过这本书，读者将全面了解Python在数据分析领域的应用，掌握相关的工具和技术，提升数据处理能力。"