利用Python进行数据分析（原书第2版）

• michael

  2019-03-05
  草草的翻了一遍，一本有用的工具书，留待以后用到时回头再查
• 阿咩老师

  2020-04-24
  以pandas那一章为例，只有我一个人觉得看这本书还不如看官网文档吗，不是太推荐
• 戒酒鹿

  2020-03-13
  这本书和《Python Data Science Cookbook》中Pandas部分各有千秋又相得益彰。PDSC读起来前后衔接非常出色，而且能够把知识点讲透，精确爆破读者脑海中自然而然产生的疑难点，但也正如本书前言所说的，适合Python进阶者学习。《利用Python进行数据分析》则在知识细分方面尤其到位，以至于会产生只见树木不见森林之感。二者相互结合再好不过了。
• fanfanStefan

  2020-05-08
  Python数据分析工具书，有些明显的翻译错误，但是有能力还是应该去读英文原版。
• 昊天

  2020-01-10
  如果不拿pandas用于实际工作中的话，会觉得这本书一般般，但如果真的需要用到pandas了，这本书绝对是五星好评的必读书籍！还得需要举一反三多熟练！
• James

  2020-01-02
  有点恍惚，原来我已经学成了，希望接下来可以多实践。
• 上官百叶

  2019-11-06
  整体来说，这本书更像是一个技术手册，侧重python的使用，最好有一些数据分析和统计学基础来看会比较好。翻译太烂了，举例：”11.4.2 时区感知时间戳对象的操作“ ，原标题是Operations with Time Zone−Aware Timestamp Objects。我理解这应该是”包含时区信息的时间戳类Timestamp的操作“，翻译成那样我真的不知道在说啥。
• 夜行山人

  2020-05-16
  翻译质量差了点，推荐Github社区的翻译版本。
• 不行了鸭

  2019-01-19
  第一遍粗看每章讲什么，后面有需求在回来细看
• LoMiu

  2020-08-03
  啃完了……并且啃了两遍……我太难了
• 大朵奇葩花۶

  2019-03-06
  看了此书，再回头看之前写project 从 StackOverflow 搬下来的看不懂的 code 都能看懂了（
• 六十七67

  2018-12-26
  中文版好多代码都过时了，最新版只有英文版。吃了没文化的亏
• Meeseek

  2019-11-20
  翻译太差了 而且错误有点儿多
• 胡二

  2019-08-09
  书是好书，有些翻译错误无法容忍
• Jeff

  2018-12-11
  工具书，快速略读。挺好的。有需求再仔细翻
• 风行水上

  2019-05-31
  非常经典的一本Python数据分析书，每一章之间有递进关系，适合Python入门（）如《Python编程，从入门到实践》）之后阅读，本书专门针对数据分析领域的。我细致地读了一遍，敲了一遍代码，一开始没有头绪，进展缓慢，后来逐渐明朗了。学习编程要多实践，这对没有基础的人来说有困难，因为无从下手。我的体会是，在你基础不牢的时候，就多看，多记，多总结，搭建自己的思路框架。
• Von.Y.Erick

  2019-06-02
  竟然真得过上了上班更新数据，泡杯茶，等代码跑完了看结果的日子……
• 猴子

  2018-11-23
  看这本书会比较无聊，但是参考这个资料学习效果会更好：https://www.zhihu.com/question/39602876/answer/336942478