这本书几乎是数据分析入门必读书了。主要介绍了python3个库numpy(数组),pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)的学习。
目前国内的中文版是基于Wes McKinney 在2013年出版的《Python for Data Analysis》,里面的代码是基于Python2.7,有些代码已经不能运行了。
1)电子版(英文)和代码:https://github.com/wesm/pydata-book
光看书不仅孤独,还有时候看不懂,因为这本书更多的是一些功能语法的介绍,缺少实践的案例操作,所以这本书结合这几个课程一起学习效果会事半功倍。
1)对应这本书《第2-3章Python基础知识》:
书中会涉及到描述统计学和概率的内容,对于没有基础的朋友来说,看起来会很痛苦,可以用下面的live进行统计知识补充:
2)对应这本书的《第4-5章数据分析包(numpy和pandas)》的使用和《第7章数据清洗和准备》,但是书中没有提供完成的例子,在live中我给出一个医院销售数据的完整分析案例,通过一个完整案例学会数据分析的流程。
3)对应这本书的第9章绘图包(matplotlib)的使用和如何制作数据分析报告:
如何用Python绘图和制作数据分析报告?
4)对应本书的第13章机器学习包(scikit-learn)如何使用:
我们现在一天很多事情,不可能一直在电脑端学习的,所以如何利用碎片化时间在手机上学习这本书?
在手机上安装一个可以看电子书的软件,我个人用的是掌阅APP。电脑端登录微信后,将PDF版本通过微信的文件助手发到自己手机微信中。
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