利用Python进行数据分析：原书第3版

本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了保持与时俱进，作者对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

这是一本Python数据分析的权威指南，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。这本书旨在帮助读者理解Python在数据分析领域的优势，并提供一系列实用的工具和技术，以帮助读者更高效地解决一系列数据分析问题。 这本书涵盖了Python的语法基础、IPython和Jupyter notebook的使用，以及如何使用Python处理结构化数据、函数和文件。书中详细介绍了NumPy基础，包括数组和向量化计算，并深入探讨了pandas的使用，包括数据加载、存储与文件格式，以及数据清洗和准备。 书中还详细介绍了数据规整，包括连接、联合和重塑，以及如何使用matplotlib和seaborn进行绘图和可视化。此外，书中还介绍了如何使用Python进行数据聚合与分组操作，并深入探讨了时间序列的处理。 书中还详细介绍了如何使用Python的建模库，包括pandas与模型代码的接口，以及如何使用Patsy创建模型描述。书中还通过实际案例，展示了如何使用Python进行数据分析，包括如何处理真实世界的数据集，以及如何使用Patsy库的基本概念和应用。