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利用Python进行数据分析》第3版	利用Python进行数据分析》第2版
各章导读视频：https://www.bilibili.com/video/BV1pC4y117Bh/ 微信读书：https://weread.qq.com/web/reader/adc32180813ab8786g014ba6 学习笔记：python_for_data_analysis_3rd_study_note 勘误：链接（感谢读者们的反馈🙏） 在简书上阅读： https://www.jianshu.com/p/16e04213aa91 第三版多了41页内容，Pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴Pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。另外，第三版有作者的在线开源电子版了，GitHub地址。 第三版目录略有调整，不如第二版和第一版的变化大： 第4章NumPy基础新增了生成伪随机数； 第7章数据清洗新增了扩展数据类型和分类数据，实际是把第二版中第12章的内容放到新版第7章里了； 第11章时间序列新增了分组时间重采样。 曾经不止一次听别人抱怨，Pandas的知识点分散、零碎、不便于记忆。在细节上，作者这次在新版中摒弃了许多容易造成记忆混乱的用法。比如，用axis = "columns"替代axis = 1，简写方式破坏了代码的可读性，作者修改了许多类似的编程细节。新版对初学者更为友好了！	在简书上阅读： https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f 下载本书代码，GitHub地址（建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开）。 本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有： 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） 更新了Anaconda和其它包的Python安装方法 更新了Pandas为2017最新版 新增了一章，关于更高级的Pandas工具，外加一些tips 简要介绍了使用StatsModels和scikit-learn 对有些内容进行了重新排版。最大的改变是把第1版附录中的Python教程，单列成了现在的第2章和第3章，并且进行了扩充。

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《利用Python进行数据分析》升级版，《Polars权威指南》现已上市，Polars团队撰写，创始人Ritchie Vink作序，pandas创始人Wes Mckinney推荐，让你更高效地进行数据处理。

《Polars权威指南》

近年来，随着数据规模的爆炸式增长，数据处理工具的性能和效率愈发成为开发者关注的焦点。在Python生态中，pandas曾长期占据数据分析领域的主导地位，但其在处理大规模数据时的性能瓶颈也逐渐显现。此时，基于Rust构建、以Arrow内存格式为核心的高性能数据处理库Polars异军突起，凭借其卓越的速度和灵活的设计理念迅速吸引了全球开发者的目光。本书《Python Polars权威指南》正是对这一技术的系统性解读，也是国内首部深入剖析Polars技术细节的中文指南。

作为《利用Python进行数据分析（第3版）》的译者，通读《Polars权威指南》一书后，再次感受到了一群技术人对数据科学的热爱。本书行文流畅、细节丰富、案例详实，是近些年少有的好书，对于提升Python编程技能、拓展数据科学知识极有帮助。

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【Python数据分析群】，拉你入群	用三个月完成了翻译，工作砌码回家码字，手竟然脱皮了 😂