数据分析的必备材料：学完可以解决90%以上的数据分析问题

本文推荐数据分析的必备材料：Python官方中文文档和《利用python进行数据分析第二版》。本站认为，看完这两份材料，看懂代码，90%以上的数据分析问题都能解决。

一、Python官方中文文档

首先推荐Python官方文档，注意，这是一份中文文档！可以当做工具书查询。

文档链接：https://docs.python.org/zh-cn/3/

常见问题和常见术语等都在里面：

入门教程

python标准库

术语对照表

二、《利用python进行数据分析第二版》

其次推荐《利用python进行数据分析第二版》，看懂这本书的代码，模仿书上代码解决数据分析问题，据说90%以上的数据分析问题都可以解决！

《利用python进行数据分析》第1版出版于2012年，彼时基于Python的开源数据分析库（例如pandas）仍然是一个发展迅速的新事物。本书第2版中，作者在一些章节内进行了修改，以解释过去5年中发生的不兼容的变更、弃用和一些新特性，并且使用了python3.6。此外，还添加了新内容，用以介绍在2012年还不存在或者不成熟的工具。作者认为本版内容4-5年内不过时。

本站搜集的本书的原版代码进行中文翻译和注释，并作了一定的笔记。

文末提供下载。

代码笔记目录

• CHAPTER 1：Preliminaries（预备知识）

• Chapter 2: Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks (Python语言基础，Ipython和Jupyter Notebooks)

• Chapter 3: Built-in Data Structures, Functions, and Files (内建数据结构，函数和文件)

• Chapter 4: NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation（NumPy基础：数组和向量化计算）

• Chapter 5: Getting Started with pandas（开始使用pandas）

• Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats（数据加载，存储，文件格式）

• Chapter 7: Data Cleaning and Preparation（数据清洗和准备）

• Chapter 8: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape（数据加工：加入, 结合, 变型）

• Chapter 9: Plotting and Visualization（绘图和可视化）

• Chapter 10: Data Aggregation and Group Operations（数据汇总和组操作）

• Chapter 11: Time Series（时间序列）

• Chapter 12: Advanced pandas（高级pandas用法）

• Chapter 13: Introduction to Modeling Libraries in Python（Python中建模库的介绍）

• Chapter 14: Data Analysis Examples（数据分析实例）

代码截图

代码下载地址：

可以不看书，直接看代码和注释，本站提供代码和原版电子书下载。

下载链接：https://pan.baidu.com/s/1tW8a8IXldta2ItauTtlSIg

提取码：5qp1

若被和谐，请在公众号回复“3344”获取最新链接。

总结

本文推荐两个数据分析的必备材料：Python官方中文文档和《利用python进行数据分析第二版》，并提供代码下载。

备注：公众号菜单包含了整理了一本AI小抄，非常适合在通勤路上用学习。

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