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利用Python进行数据分析：原书第3版
68人今日阅读 推荐值 76.3%
本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了保持与时俱进，作者对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
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利用Python进行数据分析（原书第2版）
45人今日阅读 推荐值 83.8%
阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python 3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
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Python极简讲义：一本书入门数据分析与机器学习
44人今日阅读 推荐值 86.2%
本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容，并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。 第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧，包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析必备技能，如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习的基本概念和机器学习框架sklearn的基本用法。 对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言，本书是一本极简入门手册。对于从事人工智能产品研发的工程技术人员，本书亦有一定的参考价值。
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深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
32人今日阅读 推荐值 82.6%
如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。本书共17章，分为七部分。1部分（1～2章） Pandas入门：首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。二部分（3～5章） Pandas数据分析基础：详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。三部分（6～9章） 数据形式变化：讲解了Pandas的分组聚合作、合并作、对比作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。部分（10～12章） 数据清洗：讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和作方法。五部分（13～14章）时序数据分析：讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。六部分（15～16章） 可视化：讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。七部分（17章） 实战案例：介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
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Python数据结构与算法分析（第2版）
25人今日阅读 推荐值 88.9%
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。
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