《Datawhale熊貓書》出版了！
一、開源初衷
在使用Pandas之前，幾乎所有的大型表格處理問題都是用xlrd/xlwt和python循環(huán)實現(xiàn)，雖然這已經(jīng)幾乎能完成一切的需求，但其缺點也顯而易見，其一就是速度問題，其二就是代碼的復(fù)用性幾乎為0。
曾經(jīng)也嘗試過去零星地學(xué)Pandas，但不得不說這個包實在太過龐大，每次使用總覺得盲人摸象，每個函數(shù)的參數(shù)也很多，學(xué)習(xí)的路線并不是十分平緩。如果你剛剛手上使用Pandas，那么在碎片的學(xué)習(xí)過程中，報錯是常常發(fā)生的事，并且很難修（因為不理解內(nèi)部的操作），即使修好了下次又不會，令人有些沮喪。
Datawhale開源教程《Joyful-pandas》因此而生，希望學(xué)習(xí)者在用pandas處理數(shù)據(jù)時不再痛苦。這份教程歷時兩年，已在Github上獲得3.4k+Star。
感謝人民郵電出版社的支持，終于有了紙質(zhì)書。
從李沐開源的《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》，邱錫鵬的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》，再到Datawhale的《南瓜書》、《Easy RL：強化學(xué)習(xí)教程》、《pandas數(shù)據(jù)處理與分析》出版，讓知識回歸大眾，讓大眾有機會和行業(yè)精英一樣為社會做出貢獻(xiàn)，是Datawhale開源內(nèi)容的探索性意義。
從開源到出版，帶來的收入其實不高，但讓開源貢獻(xiàn)者被大眾認(rèn)可是促使開源良性循環(huán)的重要一環(huán)，會促使國內(nèi)的開源氛圍變好，讓更多人受益。
如果你也想為學(xué)習(xí)者貢獻(xiàn)一份力量，可以加入我們一起前行：Datawhale團隊第七期錄取名單。
三、感謝老師們的鼓勵和支持
感謝張日權(quán)、陳海強 、黃鸝強、鐘威 4位數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計領(lǐng)域大咖老師的親筆認(rèn)可和推薦。
成為pandas官網(wǎng)推薦的中文教程
pandas官網(wǎng)唯一推薦的中文教程
教程梳理了pandas中常用的函數(shù)，將函數(shù)之間的邏輯關(guān)系總結(jié)為“基礎(chǔ)知識+4類操作+4類數(shù)據(jù)”的模塊結(jié)構(gòu)，展示了數(shù)據(jù)處理的宏觀體系，并針對數(shù)據(jù)分析中“怎么分析”“怎么處理”“怎么加速”3個核心問題給出解決方案。
目前是首批發(fā)行，以最低 5.0折 優(yōu)惠購買，附Datawhale專屬的優(yōu)惠海報，記得收藏好！
最后，為了感謝各位讀者的一直以來的支持，在Datawhale送出5本《pandas數(shù)據(jù)處理與分析》，依然是老規(guī)矩：評論區(qū)留言并點贊數(shù)前五的讀者將直接送書。