利用Python进行数据分析第二版(利用python进行数据分析第二版 怎
有哪些关于python数据分析方面比较好的书？
基于我丰厚的收藏，我来回答这个问题再合适不过了。
我们把Python数据分析拆解为两点：
第一，我们要学会Python的基本使用；第二，我们要学会Python的数据分析库（假设你已经有了数据分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成数据分析工作）。
因此，我们针对两个目的，分别列出一些书目。
Python的使用
《Python编程：从入门到实践》：抛弃那些大部头吧，我们不是Python后端工程师，不是Python前段工程师，也不是Python全栈开发者，我们暂时不需要掌握那么多乱七八糟的功能。对于新手来说，二八法则永远适用，我们只需要掌握百分之二十的功能，就足以应对绝大多数的工作了。《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》：同上，两部都是比较好的入门书，可以帮助我们简单、快速地上手。《Python3Cookbook》：这本书可以帮助你更加深入地探索Python3，里边有各种各样翔实的案例，假如你的目的只是学会使用Python做数据分析，这本书完全可以保证你在Python3的使用上没有短板。
关于数据分析
《利用Python进行数据分析》第二版：这本书是Python数据分析领域圣经一般的书籍，作者是强大的数据分析库Pandas的作者，他在书中讲解了numpy、pandas、matplotlib等库，作为入门书再好不过了。更重要的是，这本书由浅入深，可以开启我们使用Python进行数据分析的大门。《Python数据分析》第二版：异步社区有中文第二版，里边更加深入地探讨了如何使用Python进行数据分析工作，包括了对统计学、线性代数、可视化、时间序列、数据库、自然语言处理、机器学习等方面的内容，这本书可以帮助我们更进一步
关于数据挖掘
《数据科学入门》：从零开始踏入数据科学的大门，搭建属于自己的数据分析、数据挖掘工具。它能帮助我们更加深入地理解数据分析和数据挖掘的过程。《Python数据科学手册》：强烈推荐，这部分由浅入深，详细讲解了数据分析、数据挖掘、机器学习的流程。《机器学习实战》：经典书，但是使用的是Python2，年头也比较久了，也是从零搭建机器学习的模型，对于我们深入理解机器学习的过程有很好的帮助。
关于数据可视化
《Python数据可视化编程实战》第二版：很详细的书。《Python数据可视化之matplotlib实践》：极好的matplotlib入门书，非常适合新手学习。
由于Python如日中天，因此Python数据分析相关的书籍非常多，我们能认真读完几本，基本上都可以掌握大多数的数据科学流程。下边是我收藏的一些书，感兴趣的可以自己搜索一下，网上有正版出售，比如图灵社区、异步社区、华章数媒、博文视点等均有优质IT书籍出售，包括纸质版和电子版。
python的推荐书籍有哪些
零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。
1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。
2.《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。
Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？
基础篇
1.《笨方法学Python》
《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。
2.《Python学习手册》
这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
进阶篇
1.《流畅的python》
这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。
2.《Python Cookbook》
又是一本大部头著作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似QA，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。
就业篇
在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。
1.web方向
(1)《Flask Web开发》
公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。
(2)《精通Django 3 Web开发》
2.人工智能方向
(1)《深度学习》
深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。
(2)《利用Python进行数据分析》
用python做数据分析就得读这本。
读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍，大家也可以先多去看看，这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。
谁有有《利用Python进行数据分析》pdf 谢谢
《Wes-McKinney-利用Python进行数据分析.epub》百度网盘免费下载：
链接:
?pwd=r77v 提取码: r77v
《Python数据分析与数据化运营》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《Python数据分析与数据化运营（第2版）》（宋天龙）电子书网盘下载免费在线阅读
链接:
提取码: 5dws
书名：Python数据分析与数据化运营（第2版）
作者：宋天龙
豆瓣评分：7.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2019-6-1
页数：549
内容简介：
这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。
畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的资深大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。
全书一共9章，分为两个部分：
第一部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘
首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。
第二部分（第5~9章） Python数据化运营
这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。
作者简介：
宋天龙(TonySong)
大数据技术专家，触脉咨询合伙人兼副总裁，前Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国的在线数据分析服务提供商）。
擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、DMP与数据仓库建设、大数据产品开发、网站流量系统建设、个性化智能推荐与精准营销、企业大数据智能等。参与实施客户案例包括联合利华、Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网、国美在线、迪信通等。