《利用python進行數據分析》是數據分析的基礎教程，絕大部分數據分析師的入門教材，目前已經升級到第二版。本站搜集了教材的第二版原版代碼進行中文翻譯和注釋，并做了一定的筆記。基本上只需要看代碼就能理解全書內容。本站認為，看完這些代碼，90%以上的數據分析問題都能解決。

《利用python進行數據分析》第1版出版于2012年，彼時基于Python的開源數據分析庫（例如pandas）仍然是一個發展迅速的新事物。本書第2版中，作者在一些章節內進行了修改，以解釋過去5年中發生的不兼容的變更、棄用和一些新特性，并且使用了python3.6。此外，還添加了新內容，用以介紹在2012年還不存在或者不成熟的工具。作者認為本版內容4-5年內不過時。

本站搜集的本書的原版代碼進行中文翻譯和注釋，并作了一定的筆記。

文末提供下載。

代碼筆記目錄

• CHAPTER 1：Preliminaries（預備知識）

• Chapter 2: Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks (Python語言基礎，Ipython和Jupyter Notebooks)

• Chapter 3: Built-in Data Structures, Functions, and Files (內建數據結構，函數和文件)

• Chapter 4: NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation（NumPy基礎：數組和向量化計算）

• Chapter 5: Getting Started with pandas（開始使用pandas）

• Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats（數據加載，存儲，文件格式）

• Chapter 7: Data Cleaning and Preparation（數據清洗和準備）

• Chapter 8: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape（數據加工：加入, 結合, 變型）

• Chapter 9: Plotting and Visualization（繪圖和可視化）

• Chapter 10: Data Aggregation and Group Operations（數據匯總和組操作）

• Chapter 11: Time Series（時間序列）

• Chapter 12: Advanced pandas（高級pandas用法）

• Chapter 13: Introduction to Modeling Libraries in Python（Python中建模庫的介紹）

• Chapter 14: Data Analysis Examples（數據分析實例）

代碼截圖

?總結和建議

《利用python進行數據分析》是數據分析的基礎教程，第二版內容更加全面，這是絕大部分數據分析師的入門教材。本站搜集了教材的第二版原版代碼進行中文翻譯和注釋，并做了一定的筆記。基本上只需要看代碼就能理解全書內容。本站認為，看完這些代碼，90%以上的數據分析問題都能解決。

可以不看書，直接看代碼和注釋，本站提供代碼和原版電子書下載。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的学完可以解决90%以上的数据分析问题-利用python进行数据分析第二版（代码和中文笔记）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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