一本Python數(shù)據(jù)分析入門寶藏書，快藏不住了！

入門數(shù)據(jù)分析最簡單的途徑就是去學習 Python 生態(tài)系統(tǒng)中，最流行也是最基礎的庫之一：Pandas，尤其對于從 Excel 轉向 Python 的朋友來說，從效率到功能會發(fā)現(xiàn)很多驚喜。

為什么要使用 Python 這樣的編程語言和 Pandas 這樣的工具來處理數(shù)據(jù)呢？為了實現(xiàn)自動化和再現(xiàn)性。如果需要對多個數(shù)據(jù)集執(zhí)行一組特定的分析，那么編程語言能自動分析這些數(shù)據(jù)集。

Pandas 能夠完成許多任務，比如：

• 讀/寫不同格式的數(shù)據(jù)

• 選擇數(shù)據(jù)的子集

• 跨行/列計算

• 尋找并填寫缺失的數(shù)據(jù)

• 在數(shù)據(jù)的獨立組中應用操作

• 重塑數(shù)據(jù)成不同格式

• 合并多個數(shù)據(jù)集

• 先進的時序功能

• 通過 matplotlib 和 seaborn 進行可視化操作

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Pandas 提供的功能是相當全面的，通常是被用在數(shù)據(jù)采集和存儲以及數(shù)據(jù)建模和預測中間的工具，更讓人欣賞的一點是，Pandas 集成了眾多功能卻不臃腫，其中一個原因是它提供的是重要卻簡潔的功能。

同樣因為 Pandas 庫易于自學，且互聯(lián)網(wǎng)給大家提供了資源上的極大便利，很多人都是邊實踐邊學習，在解決問題過程中，遇到不會的問題，搜索一下就能瞬間找到問題的答案并獲得滿足感，因此也導致很多入門者的知識和技能也是碎片式的。但我們知道，系統(tǒng)的學習會讓你在使用 Pandas 的時候更加高效。

今天就為大家推薦一本數(shù)據(jù)分析入門必讀的寶藏級教科書——《Python數(shù)據(jù)分析：活用Pandas庫》。

從入門到精通，從未如此簡單

一書掌握工作中相見恨晚的 Pandas 使用技巧

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01 #本書亮點#

手把手教學，涵蓋Python數(shù)據(jù)分析的方方面面

Pandas 有很多高級的功能，但是想要掌握高級功能前，需要先掌握它的基礎知識。本書在開篇細致講解了Pandas的基礎知識和常見用法，通過簡單的實例展示了如何使用 Pandas 解決復雜的現(xiàn)實問題，以及如何利用 matplotlib、seaborn、statsmodels 和 sklearn 等庫輔助進行 Python 數(shù)據(jù)分析，涵蓋了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模等內(nèi)容。

據(jù)說精讀此書，相當于系統(tǒng)學習了Python數(shù)據(jù)分析的入門課程。

小編在知乎上發(fā)現(xiàn)了一位圖靈讀者制作的本書結構圖，很直觀的展示出了書里所覆蓋到的知識點，手把手講解，方方面面都安排上了。

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本圖來源于圖靈讀者的知乎文章，原文地址?https://zhuanlan.zhihu.com/p/242181755

以實例闡釋概念，實用性強

本書最大的特點就是每個概念都是通過簡單實例來闡述的，小編選取了部分內(nèi)容展示，大家可上下滑動查看。

講解透徹，直擊要點

本書原版和上市后中文版都得到了眾多讀者好評：

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圖文并茂，簡潔易懂

用matplotlib繪制帶顏色的散點圖

seaborn計數(shù)圖

使用seaborn的distplot方法繪圖

seaborn KDE圖

用seaborn的violinplot繪制小提琴圖

?左右滑動查看?

02#本書作者#

丹尼爾·陳（Daniel Y. Chen）

Lander Analytics公司數(shù)據(jù)科學家，Software Carpentry和Data Carpentry的講師和課程維護人員，DataCamp的課程講師。目前他在弗尼吉亞理工大學社會與決策分析實驗室從事政策決策數(shù)據(jù)分析。

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