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内容简介
本书是 Python 数据分析领域的入门经典，原书题为《Python for Data Analysis》，由 pandas 库的主要作者 Wes McKinney 撰写，2013 年由 O'Reilly Media 出版，同年由机械工业出版社引进中文版，唐学韬等译。 全书重点在于用 Python 及其核心开源库处理数据的具体操作细节与基本要点，而不是讲解统计学或分析方法本身。内容从搭建环境开始，依次介绍 IPython 交互式开发环境、NumPy 的 ndarray 与矢量化计算、pandas 的 Series/DataFrame 数据结构与基本操作，再进入数据加载与文件格式处理、数据规整化（清理、转换、合并、重塑）、matplotlib 绘图与可视化、groupby 分组聚合与透视表、时间序列处理，最后以金融与经济数据应用、NumPy 高级应用收尾，附录补充 Python 语言精要。 书中配有大量可运行的代码示例与真实数据集案例，如 1.usa.gov 短链数据、MovieLens 1M 数据集、1880—2010 年全美婴儿姓名、USDA 食品数据库、海地地震危机数据和 2012 年联邦选举委员会数据库等，帮助读者把工具用法落到实际场景。由于作者是 pandas 的创造者，本书也被视为理解 pandas 设计思路的权威参考，适合刚接触 Python 的分析人员，以及刚进入科学计算领域的 Python 程序员作为工具书使用。
编辑推荐
如果你只能在工作台边放一本 Python 数据分析书，这本大概是最经得起翻的一本。它的作者 Wes McKinney 正是 pandas 的创造者，所以书里对 DataFrame、索引对齐、groupby、重采样等机制的讲解不是二手转述，而是“造轮子的人”在解释轮子为什么长这样。很多读者后来才意识到，读懂这些设计动机，比记住几个 API 更能少踩坑。 结构上，全书是一条很干净的进阶路线：先 IPython，再 NumPy，然后 pandas 入门、数据读写、规整化、可视化、分组聚合、时间序列，最后落到金融经济案例与 NumPy 高级应用。每一部分都配真实数据集和可直接复现的代码，读完当章就能上手改自己的数据。它不是统计学教材，也不谈机器学习算法，正因如此，它把“把脏数据变成能分析的表”这件最耗时间的事讲得格外扎实。 需要提醒的是，本书对应 Python 2.x 与早期 pandas 版本，部分写法（如 .ix 索引器、旧版绘图接口）在今天已不适用。但数据操作的思维框架依然成立，配合官方文档阅读收益最大。
适合谁读
适合
- 已会基础 Python 语法、想系统学习 pandas 与 NumPy 的数据分析新人
- 从 Excel、SQL 或 R 转来，需要大批量处理结构化数据的从业者
- 金融、经济、社会科学领域做数据清洗与时间序列分析的研究者
- 想理解 pandas 设计思路、建立规范数据操作习惯的工程师
不适合
- 完全没有编程基础、需要从变量与循环学起的零基础读者
- 想系统学习统计推断、建模方法或机器学习算法的人
- 使用最新 pandas 2.x 与 Python 3.11+ 且要求代码可直接运行的读者
阅读建议
- 先照第1章装好环境，用 Conda 建独立环境，避免与系统 Python 冲突。
- 第2章的案例可先跑通再回头精读，带着问题读后面章节效率更高。
- 第4至第7章建议边读边用自己手头的 CSV 复现，重点练索引对齐与合并。
- 遇到代码报错先查官方文档，书中年份较早的写法多半已被官方推荐用法替代。
出版社简介
机械工业出版社
中国 · 成立于 1950 年
机械工业出版社（China Machine Press）在科技与专业出版之外，库内图书还体现出对心理学、计算机、管理、财经与社科等方向的持续关注。心理学方面收入荣格作品及分析心理学导论，并涉及压力与健康、成瘾与疗愈等应用议题；计算机领域有《计算机程序的构造和解释（JavaScript版）》；管理与财经类包括《管理行为（原书第4版）》《不平等的代价（珍藏版）》《这次不一样：八百年金融危机史（纪念版）》；科学哲学与科学史方面则有《世界观（原书第3版）》。相关作者资源涵盖C.G.荣格、威廉·麦圭尔、索努·沙姆达萨尼、加博尔·马泰等。公开资料有限，以上仅据库内图书归纳其出版面貌。
目录
- 前言
- 第1章 准备工作
- 第2章 引言
- 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境
- 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算
- 第5章 pandas入门
- 第6章 数据加载、存储与文件格式
- 第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑
- 第8章 绘图和可视化
- 第9章 数据聚合与分组运算
- 第10章 时间序列
- 第11章 金融和经济数据应用
- 第12章 NumPy高级应用
- 附录A Python语言精要
常见问题
这本书和《利用Python进行数据分析》第2版、第3版有什么区别？
第1版（2013年，唐学韬译）基于 Python 2.x 与早期 pandas；第2版（2018年，徐敬一译）改按 Python 3.6 更新，引入 Jupyter，并替换了部分案例；第3版进一步适配 Python 3.10 与 pandas 1.4，新增对 scikit-learn 等工具的延伸。初学建议直接选较新版本。
零基础可以读这本书吗？
不建议完全零基础直接读。书中附录 A 虽概述了 Python 语言精要，但节奏很快。建议先掌握变量、列表、字典、函数、类与文件读写，再进入本书，否则会在讲 pandas 索引时卡住。
书中的代码现在还能运行吗？
核心逻辑大多可用，但部分写法已废弃，例如 .ix 索引器被 loc/iloc 取代，旧版 matplotlib 绘图参数也有变化。建议对照 pandas 官方文档调整，并把书当方法论读，而不是当代码手册照抄。
需要先学 NumPy 再学 pandas 吗？
不必等完全学透 NumPy。第4章掌握 ndarray、切片、广播与矢量化这四项，就足以支撑后面的 pandas 学习；更高级的 NumPy 内容可在读完第12章后再回补。
读者评论
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