重磅！这本30w人都在看的Python数据分析畅销书：更新了！

每日一句正能量

尽量充实自己。不要停止学习。不管学习什么，语言，厨艺，各种技能。

前言

数据分析已经成为当今社会中一个非常重要的领域。随着各种各样的应用程序和机器学习算法的出现，对数据的分析需求不断增长。而Python作为一种简单易学、高效、灵活的编程语言，已经成为了数据科学和数据分析领域最受欢迎的语言之一。

本书介绍了Python编程语言和数据分析中最受欢迎的库pandas的基础知识。通过本书，读者可以了解到如何使用Python编程语言进行数据预处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面的工作。本书简洁易懂，适合初学者和有经验的数据分析师阅读。

本书的第三版保留了前两版的大部分内 容，并加入了新的章节和新的示例代码。同时，本书还对一些重要的主题进行了更新和完善，例如pandas的高级用法、时间序列和日期数据分析、数据可视化等。这些更新可以帮助读者更深入地了解数据分析和Python编程语言的知识。

读者也可以从中了解到一些实际的案例，例如金融数据分析、股票市场分析、气象数据分析等，这些案例可以帮助读者更好地理解如何应用Python进行数据分析。

综上所述，本书对于那些希望学习Python编程语言和数据分析的初学者和有经验的数据分析师来说都是一本非常有价值的参考书。如果您想学习数据分析或提高自己的数据分析技能，那么这本书是您不可或缺的一本书。

导读

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想学习python进行数据分析，这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书。目前该书根据Python3.10已经更新到第三版。

Python 语言极具吸引力。自从 1991 年诞生以来，Python 如今已经成为最受欢迎的解释型编程语言。

pandas 诞生于2008年。它是由韦斯·迈金尼（Wes McKinney）于2008年开始开发的，最初的目标是为了解决金融数据分析中的一些实际问题。pandas于2009年作为开源项目发布，并逐渐在数据科学和数据分析领域获得了广泛的应用和认可。

如果你想学习如何使用Python进行数据分析，那么这本《利用Python进行数据分析》是必不可少的一本书。而这本书的作者正是Python数据分析核心pandas库的开发者韦斯·迈金尼。现在，这本30w人都在看的Python数据分析畅销书第三版中文版已经上市！

想学习基础内容的读者，可以看看博主之前写的文章：

• Python专栏

相比于第二版，第三版多了41页内容，pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。

《利用Python进行数据分析》这本书的成功绝非偶然。这本书的主角是pandas。从技术上讲，pandas负责处理原始数据，将其规整、清洗后成为高质量的结构化数据，再利用数据进行可视化或模型训练。从业务上讲，pandas上承爬虫，下启机器学习，pandas的两个重要的数据结构Series和DataFrame已成为机器学习中重要的基础数据结构。

《利用Python进行数据分析》这本书的写作质量非常高，得益于本书作者也是pandas库的创作者，本书知识点组织清晰、讲解流畅，文字中间穿插代码、注意事项、图片和表格，所以读起来一点也不枯燥。字里行间还能感受到作者对技术和开源的热爱。

掌握pandas，能为许多工作奠定基础，比如商业分析、金融量化、机器学习。另外，pandas对学校和科研单位的研究者也非常有帮助。

作译者简介

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作者

Wes McKinney是Voltron Data的联合创始人兼首席技术官、Python数据社区的活跃成员，同时也是在数据分析、金融和统计计算等领域推广使用Python的倡导者。Wes毕业于麻省理工学院，同时也是Apache软件基金会的Apache Arrow和Apache Parquet项目的项目管理委员会成员。

译者

陈松，清华大学技术经济研究所副研究员，技术经济大数据实验室技术负责人，参与多项省部级、地区性课题研究。著有《区块链通识课50讲》，译有《DeFi与金融的未来》，具有 4 项国家发明专利。日常维护名为SeanCheney的博客、GitHub和公众号，阅读量上千万。

主要变动

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• 基于Python 3.10和pandas 1.4全面更新代码示例。

• 知识点紧跟Python、NumPy、pandas，以及其他项目的最新版本。

• 新增配套在线开源电子版，便于读者随时查看更新。

• 增加对新特性、新工具及方法的介绍。

• 新增大量实际案例。

导读视频

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为方便初学者阅读，译者陈松老师为本书制作了配套导读视频。视频可在B站“IT阅读排行榜”免费观看！

购书链接

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后记

这本书对于想要学习数据分析的人来说是非常宝贵的资源，特别是对于那些想要使用Python进行数据分析的人来说更是如此。作者韦斯·迈金尼在这本书中详细介绍了pandas库的使用，包括数据操纵、清洗、转化、统计以及可视化等方面。此外，书中还包括了一些常见的数据分析案例，让读者可以通过实践来加深理解。

无论是初学者还是有经验的数据分析师，这本书都值得一读。它不仅可以教授你如何使用pandas库进行数据分析，而且还可以让你了解关于数据分析的最佳实践和相关工具以及技术。在未来的数据分析工作中，这些知识和技能将是非常有用的。

最后，我想强调的是，数据分析领域是一个不断发展和变化的领域。因此，学习数据分析不是一件容易的事情，需要不断地学习和实践。但是，这本书将为你提供一个良好的起点，帮助你迈向成为一个优秀的数据分析师的道路。

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