利用Python进行数据分析（原书第3版）

本书是 Python 数据分析领域的经典工具书，作者韦斯·麦金尼（Wes McKinney）正是开源数据分析库 pandas 的创建者。全书自2012年第1版问世以来持续修订，中文版前两版累计销量近30万册；第3版依据 Python 3.10 与 pandas 1.4 全面更新，删除过时、不兼容的工具，补充新特性与新方法。 内容按数据分析的实际工作流程组织：先介绍 Python 语法基础、IPython 与 Jupyter Notebook 的使用，再讲 NumPy 的 ndarray、向量化计算与数组运算，然后系统讲解 pandas 的数据结构、读写数据、缺失值处理、数据转换、层次化索引、连接合并与重塑。后半部分覆盖 matplotlib 与 seaborn 绘图、GroupBy 聚合与分组运算、透视表、时间序列的日期处理、频率与重采样、移动窗口函数，以及 pandas 与 statsmodels、scikit-learn 的衔接。最后一章用 Bitly 的 1.USA.gov 数据、MovieLens 影评数据、美国婴儿姓名、USDA 食品数据库、联邦选举委员会数据等真实数据集，演示完整的分析流程。 本书重点在于“怎么做”的计算工具与方法，而非统计建模理论；配套数据与代码可从作者的 GitHub 仓库获取，适合边读边敲。