深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析

国人技术书里写对非常清晰的一本手册。如果再版我建议对初学者还要加一个路线图，一些内容对初学者而言太细节了，这是手册类书籍的通病。如果是初学pandas的用户，建议先阅读第17章找找感觉，根据操作模板看前文的函数，数据的增删改查简化为query，重点阅读第三部分；对于老手建议读17，其他读文档。第十七章和第六章解释分组聚合为本书增色不少。第六章写的甚至比 VanderPlas J. 的那本数据科学手册写的还要好。从数据分析的角度非常建议阅读Wickham H.(2011)，深入理解 Split-Apply-Combine 的逻辑。

很实用的工具书。我使用pandas使用频率不高，但是一旦遇到项目中需要统计分析数据的场景，还是首选Pandas。每次动手前稍微翻看下工具书，预热一下。之前常翻看《利用Python进行数据分析》，这次偶然发现了一本新书。这本书的内容结构更加实用，还惊喜地get到一个新技能：df.style格式化输出，以前没有注意到（不过这个样式功能to_excel后，居然不能将样式保留，估计是bug）。 我把pandas当做一个可编程、可处理一定规模的加强版Excel + SQL来使用，处理日常业务数据轻松方便。非常适合那些常和数据打交道的岗位学习使用，数据分析自不必说，有条件的运营、财务等，也可以提升一下（从入门到放弃哈哈）。其实作者可以考虑面向小白输出一下，加持AI的数据分析能力，一定程度可以提升业务岗位的效率。不过，对于没有编程经验的人，入门的门槛确实是一道障碍。 pandas是面向业务的技术岗位必备技能，效率之星。

A few tips to help you learn Pandas: 1）掌握如何取读、生成数据，掌握不同的数据结构，及获取数据集内特定元素的办法。 2）了解常用函数，但不必全部记住，更重要的是了解这些函数的作用。 3）最重要的，干中学： 3.1 比如在浏览本书时可以跟着例子过一下。（只过你觉得有用的） 3.2 找一个复杂的案例，跟随别人的项目学习解决问题的思路，如何用Pandas的函数功能解决具体问题。在这个过程中，了解每一步的作用和每一个符号代表着什么，并且动手过一遍。 3.3 Try to solve your own problem. 首先在逻辑上，怎样的步骤可以实现（这是最重要的，就像列出方程式，需要多做练习，初学者在思路上没有头绪可适当寻求一下点拨）。其次，一步一步来（这反而是简单的，就像算数）。如果遇到问题，首先查询工具书、网络（绝大部分问题网络上都有答案，无数学习Pandas的人无私地在网络上分享了他们的笔记和经验），如果还是不能解决，ask your friends for help. 同时，对遇到的问题及解决方案及时记录（并让它方便检索），很大概率你会不止一次遇到同样的问题。 这本书的定位是一个基础的工具书，其中并无太多复杂的案例。

定位是一本pandas数据处理手册，数据分析谈不上。内容比较详细，很多方法参数都有解释 书里的提到的style样式设计早前看过不少相关书都没有提到，算是亚洲新大陆了。 工作当中会用到邮件，这里可以先设定样式，再转成对应html输出。如此，邮件出来展示的表格也是带有格式的 邮件正文主体不能直接引用图片，可以嵌入base64的图。可以将可视化的图输出到邮件正文中，提升视觉效果 对于新入门同学，初步只要掌握pandas大概能做哪些事情，做这些事情大概用什么方法从书哪里找就好 建议初学者先读书前言，目录，再择需细翻。很多同学读书的习惯是直接跳过这两部分，实则这才是一本书的精华 看过pandas相关书中很好的一本枕头翻阅手册 其他推荐：刘顺祥写的那本数分与挖掘工具书也挺好，pandas，机器学习

这本书不适合初学者，很多内容都是错误的，有些地方前后不连贯

这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。

首先结论：这是一本入门+进阶都适用的神书，目前来看没有更好的，和韦斯的数据分析一起服用也不冲突，我也是看了这本书后对pandas的使用技能突飞猛进，真正成为工作中的好帮手 1.结构上最前面是快速梗概性的介绍，很多人看到这里，就以为内容浅尝辄止，没讲透。后面的内容分模块介绍得比较详细,可以当工具书 2，语言上，比较贴近国人习惯，代入感比较强，比如直白地告诉你这个功能和另一个是一样的，可以只学习哪一套 3.对链式编程写法的推荐，比较受用，尤其结合notebook，在工作中非常实用便捷 4.随书的资料数据表格，可以从头方便的跟着敲代码练习 5.前后翻看了差不多5遍了，每次看都有新的收获

看完了，硬伤挺多，吐槽两点：第一，深入不浅出。介绍了很多函数，但也只是介绍函数是什么，没介绍为什么，书里面的生词对于新手并不友好。要不是现在ai普及了，我肯定不会坚持把这本书看完。而且，书里面有些代码是错的～第二，这本书用来扫盲足够，但是实用性不强。pandas超越Excel的点是通过多层索引这种特别的方式高效处理数据，这才是pandas的核心竞争力，作者很明显不是资深数据玩家，所以没在这个方向上发力。所以，看完这本书距离高效办公还是任重道远的。

看到这本书评分还挺高，就看了看目录，发现大部分内容都已经掌握了，个别的用过但不太熟（本身应用场景也比较少吧），还有个别的没有接触过。总体来说就是各种方法清单，比较全，但个人觉得这些东西还是在实践中积累比较好，或者把这本书当作工具书查找，不太需要通读。 我比较感兴趣的是更深入的对底层工作原理和性能的分析，书里有一些，但不是很多，感觉。

翻页刷完，感受到了Pandas的强大，书中每节都有实例和讲解，个人觉得还是讲得比较透彻的。实际应用还是要静下来多练习，逐步熟练的过程。