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今天给大家介绍的《利用Python进行数据分析》，堪称Python数据分析领域的经典，这本书的作者Wes McKinney，是Voltron Data联合创始人兼CTO，在Python数据社区极为活跃，还是pandas项目创始人。他毕业于麻省理工学院，在相关领域大力推广Python应用，还是Apache软件基金会项目管理委员会成员。该书由机械工业出版社出版，陈松翻译，2023年10月发行。全书502页，平装，ISBN为9787111726722。豆瓣评分高达8.6分，超67%读者给5星好评，受欢迎程度可见一斑。本文提供《利用Python进行数据分析》pdf电子书免费下载，支持百度网盘和夸克网盘。
书籍内容
（一）Python用于数据分析的基础
第1章为全书做铺垫，介绍内容框架，阐述Python用于数据分析的优势，比如丰富的开源库，像pandas、NumPy等。还介绍重要Python库、社区和会议信息，给出书籍导航。
（二）Python编程基础
第2、3章讲解Python基础。第2章从Python解释器、IPython基础，到Python语法基础，让读者熟悉编程环境与语法规则。第3章着重介绍Python数据结构（如列表、字典、元组）、函数和文件操作，为后续学习打基础。
（三）核心数据分析库
NumPy：第4章深入介绍NumPy库。其核心ndarray多维数组对象，是高效处理大量数据的容器。书中讲解生成伪随机数、通用函数元素级计算，以及数组编程、文件IO、线性代数运算等，还通过随机漫步示例展示其应用。
pandas：第5章学习pandas库。它提供Series（类似单列数据）和DataFrame（二维表格结构）两种数据结构，适合处理结构化数据。读者将学习pandas基本功能，如数据选取、过滤、排序，以及描述性统计汇总与计算。
（四）数据处理流程
数据加载、存储与清洗：第6章介绍数据加载、存储及文件格式，涵盖从不同数据源读写数据的方法。第7章讲解数据清洗与准备，包括处理缺失值、数据转换、字符串操作、分类数据处理等，让数据变干净可用。
数据规整与分析：第8章介绍数据规整操作，如层次化索引、数据集联合与合并、重塑和透视。第10章讲解数据聚合与分组，通过GroupBy机制进行分组聚合计算，学习Apply函数及透视表、交叉表创建。
（五）数据可视化与建模
数据可视化：第9章讲解绘图与可视化。先介绍matplotlib API入门，再讲解用pandas和seaborn绘图，seaborn能让绘图更轻松美观，还介绍其他可视化工具。
建模库：第12章介绍Python建模库。pandas与模型代码接口方便数据应用于模型，Patsy可创建模型描述，statsmodels和scikit – learn分别用于统计建模和机器学习领域。
（六）实战案例
第13章通过多个实际案例，如1.USA.gov的Bitly数据、MovieLens 1M数据集等，让读者将所学知识应用到项目中，掌握数据分析全流程，积累实战经验。
（七）附录拓展
附录A深入讲解高阶NumPy知识，包括ndarray内部机理、高阶操作、广播等，介绍用Numba编写快速NumPy函数及性能技巧。附录B介绍IPython更多内容，如终端快捷键、魔术命令等，提升IPython使用效率。
三、总结
《利用Python进行数据分析》内容全面，从Python基础到数据分析各环节，再到案例与拓展知识，形成完整知识体系。强烈推荐给对数据分析感兴趣的小伙伴下载阅读。
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