用于熟悉数制分析及python数据分析工具很好的一本工具书。很适合初学者
好歹是pandas之父咯,关于数据分析也只能看这本,但这本的编排还是略显杂乱了。
写的跟官方文档似的,虽然作者就是pandas之父。大多数内容可以不认真看,用的时候搜一下就行了。
挺不错的一本python数据分析入门书,建议读完全本,有很多内容能够提高工作中的生产效率!
并不是入门的书,主要介绍了pandas,而且包含很多数学和统计分析相关的知识,写的比较深入。适合做工具书
感觉一般,例子举得比较随意,没有连续性,讲每个API都举个新的示例数据,再加上示例数据排版也很糟糕,很不利于学习。有些章节没有必要,比如Python语法的两章,有凑页数的嫌疑。
非常棒的入门级数据分析读物。配套的源代码和数据包也非常完整。这本书可以作为常备的学习手册。
本书很多地方代码可能是粘贴的。变量名和函数名乱七八糟的引用。
总算啃完了,配合 mooc 上的<用 python 玩转数据>一起看完的.感觉初步建立了 python 分析的基础,接下来需要通过一些实战数据进一步的训练和应用. 这本书里的数据和代码都可以在网上找到,可以配合着进行学习.这样可以看一遍,模仿一遍,然后再练一遍.
行业/分支:IT/开发/数据分析 难易度:中等 简介:笼统介绍了python语言的特性和数据的分析及处理。 优点:在一些地方深入挖掘语言或库的特性;覆盖面广 不足:实例少,太偏重语言介绍而非使用;示例代码不连贯,常常引入新的属性及方法但不做相应解释;排版混乱,导致输出不可读 适合人群/阶段:适合有一定经验并熟悉python数据处理的人群,此书更适合做参考书,而非学习教程。
因考試而需要通宵看完的書分享一下������ 對於一本雞精工具書來說,算是中規中矩了!本書主要介紹了用Python做Data Science工作常用的幾個library,本書面向的是本身對Python已有認識有一定基礎的人,書本對Python的介紹不多,只有寥寥幾筆而已。書中主要集中在Numpy,Pandas等library的應用方面,與其他只貼代碼的低質工具書不同,作者亦有解釋某些功能為何可以這樣使用等知識和建議;雖然理論和原理方面很少,但作為一本實作型的工具書來說,算是不錯了,本書仍然值得一看!
很经典的一本书,作者就是pandas的编写者。不过翻译的一般,还是看原文比较流畅
认真读了前200页,了解python的演变历史,后面的内容对有实操经验的人员有用,跑马观花地过了一遍。
真心很适合python数据分析的初学者读,基础东西拆解的很清楚。强烈推荐。
循序渐进的讲述。适合入门学习,自己太菜,数组还是有些看不懂。