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。
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计算机/数据分析
阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。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。
本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。
学完本书，你将能够：
? 使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。
? 掌握NumPy的基础功能和高级功能。
? 掌握pandas库中的数据分析工具。
? 使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。
? 使用matplotlib进行信息可视化。
? 使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切块和汇总。
? 分析并处理规则的时间序列数据和不规则的时间序列数据。
? 利用完整、详细的示例学习如何解决现实中的数据分析问题。
“本书是学习Python和pandas相关数据分析知识的首选。我郑重向读者推荐此书！”
——Paul Barry
Head First Python一书
（O’Reilly出版）的作者兼讲师
Wes McKinney是Voltron Data的联合创始人兼首席技术官、Python数据社区的活跃成员，同时也是在数据分析、金融和统计计算等领域推广使用Python的倡导者。Wes毕业于麻省理工学院，是Apache软件基金会的Apache Arrow和Apache Parquet项目的项目管理委员会成员。
