深入淺出Pandas：利用Python進行數據處理與分析

國人技術書裏寫對非常清晰的一本手冊。如果再版我建議對初學者還要加一個路線圖，一些內容對初學者而言太細節了，這是手冊類書籍的通病。如果是初學pandas的用戶，建議先閱讀第17章找找感覺，根據操作模板看前文的函數，數據的增刪改查簡化爲query，重點閱讀第三部分；對於老手建議讀17，其他讀文檔。第十七章和第六章解釋分組聚合爲本書增色不少。第六章寫的甚至比 VanderPlas J. 的那本數據科學手冊寫的還要好。從數據分析的角度非常建議閱讀Wickham H.(2011)，深入理解 Split-Apply-Combine 的邏輯。

很實用的工具書。我使用pandas使用頻率不高，但是一旦遇到項目中需要統計分析數據的場景，還是首選Pandas。每次動手前稍微翻看下工具書，預熱一下。之前常翻看《利用Python進行數據分析》，這次偶然發現了一本新書。這本書的內容結構更加實用，還驚喜地get到一個新技能：df.style格式化輸出，以前沒有注意到（不過這個樣式功能to_excel後，居然不能將樣式保留，估計是bug）。 我把pandas當做一個可編程、可處理一定規模的加強版Excel + SQL來使用，處理日常業務數據輕鬆方便。非常適合那些常和數據打交道的崗位學習使用，數據分析自不必說，有條件的運營、財務等，也可以提升一下（從入門到放棄哈哈）。其實作者可以考慮面向小白輸出一下，加持AI的數據分析能力，一定程度可以提升業務崗位的效率。不過，對於沒有編程經驗的人，入門的門檻確實是一道障礙。 pandas是面向業務的技術崗位必備技能，效率之星。

A few tips to help you learn Pandas: 1）掌握如何取讀、生成數據，掌握不同的數據結構，及獲取數據集內特定元素的辦法。 2）瞭解常用函數，但不必全部記住，更重要的是瞭解這些函數的作用。 3）最重要的，幹中學： 3.1 比如在瀏覽本書時可以跟着例子過一下。（只過你覺得有用的） 3.2 找一個複雜的案例，跟隨別人的項目學習解決問題的思路，如何用Pandas的函數功能解決具體問題。在這個過程中，瞭解每一步的作用和每一個符號代表着什麼，並且動手過一遍。 3.3 Try to solve your own problem. 首先在邏輯上，怎樣的步驟可以實現（這是最重要的，就像列出方程式，需要多做練習，初學者在思路上沒有頭緒可適當尋求一下點撥）。其次，一步一步來（這反而是簡單的，就像算數）。如果遇到問題，首先查詢工具書、網絡（絕大部分問題網絡上都有答案，無數學習Pandas的人無私地在網絡上分享了他們的筆記和經驗），如果還是不能解決，ask your friends for help. 同時，對遇到的問題及解決方案及時記錄（並讓它方便檢索），很大概率你會不止一次遇到同樣的問題。 這本書的定位是一個基礎的工具書，其中並無太多複雜的案例。

定位是一本pandas數據處理手冊，數據分析談不上。內容比較詳細，很多方法參數都有解釋 書裏的提到的style樣式設計早前看過不少相關書都沒有提到，算是亞洲新大陸了。 工作當中會用到郵件，這裏可以先設定樣式，再轉成對應html輸出。如此，郵件出來展示的表格也是帶有格式的 郵件正文主體不能直接引用圖片，可以嵌入base64的圖。可以將可視化的圖輸出到郵件正文中，提升視覺效果 對於新入門同學，初步只要掌握pandas大概能做哪些事情，做這些事情大概用什麼方法從書哪裏找就好 建議初學者先讀書前言，目錄，再擇需細翻。很多同學讀書的習慣是直接跳過這兩部分，實則這纔是一本書的精華 看過pandas相關書中很好的一本枕頭翻閱手冊 其他推薦：劉順祥寫的那本數分與挖掘工具書也挺好，pandas，機器學習

這本書不適合初學者，很多內容都是錯誤的，有些地方前後不連貫

這是一本全面覆蓋了Pandas使用者的普遍需求和痛點的著作，基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解，既是初學者系統學習Pandas難得的入門書，又是有經驗的Python工程師案頭必不可少的查詢手冊。

首先結論：這是一本入門+進階都適用的神書，目前來看沒有更好的，和韋斯的數據分析一起服用也不衝突，我也是看了這本書後對pandas的使用技能突飛猛進，真正成爲工作中的好幫手 1.結構上最前面是快速梗概性的介紹，很多人看到這裏，就以爲內容淺嘗輒止，沒講透。後面的內容分模塊介紹得比較詳細,可以當工具書 2，語言上，比較貼近國人習慣，代入感比較強，比如直白地告訴你這個功能和另一個是一樣的，可以只學習哪一套 3.對鏈式編程寫法的推薦，比較受用，尤其結合notebook，在工作中非常實用便捷 4.隨書的資料數據表格，可以從頭方便的跟着敲代碼練習 5.前後翻看了差不多5遍了，每次看都有新的收穫

看完了，硬傷挺多，吐槽兩點：第一，深入不淺出。介紹了很多函數，但也只是介紹函數是什麼，沒介紹爲什麼，書裏面的生詞對於新手並不友好。要不是現在ai普及了，我肯定不會堅持把這本書看完。而且，書裏面有些代碼是錯的～第二，這本書用來掃盲足夠，但是實用性不強。pandas超越Excel的點是通過多層索引這種特別的方式高效處理數據，這纔是pandas的核心競爭力，作者很明顯不是資深數據玩家，所以沒在這個方向上發力。所以，看完這本書距離高效辦公還是任重道遠的。

看到這本書評分還挺高，就看了看目錄，發現大部分內容都已經掌握了，個別的用過但不太熟（本身應用場景也比較少吧），還有個別的沒有接觸過。總體來說就是各種方法清單，比較全，但個人覺得這些東西還是在實踐中積累比較好，或者把這本書當作工具書查找，不太需要通讀。 我比較感興趣的是更深入的對底層工作原理和性能的分析，書裏有一些，但不是很多，感覺。

翻頁刷完，感受到了Pandas的強大，書中每節都有實例和講解，個人覺得還是講得比較透徹的。實際應用還是要靜下來多練習，逐步熟練的過程。