Sobre el proyecto

Este repositorio contiene la traducción al chino de la 2.ª edición de «Python for Data Analysis» (《利用Python进行数据分析》), escrita por Wes McKinney. El libro original se publicó en octubre de 2017 y es un clásico introductorio en el campo del análisis de datos con Python. La versión china fue traducida por el traductor en su tiempo libre durante unos tres meses. En comparación con la 1.ª edición, los principales cambios de la 2.ª edición incluyen: la actualización de todo el código del libro a Python 3.6 (la 1.ª edición se basaba en Python 2.7); la actualización de los métodos de instalación de Python con Anaconda y otros paquetes; la actualización de pandas a la versión más reciente de 2017; la incorporación de un nuevo capítulo que presenta herramientas y técnicas más avanzadas de pandas; y una breve introducción al uso de StatsModels y scikit-learn. Además, el tutorial de Python que figuraba en el apéndice de la 1.ª edición se dividió y amplió para convertirse en los capítulos 2 y 3, y parte del contenido también se reorganizó. El contenido del repositorio se centra principalmente en la traducción al chino de los capítulos del libro. Los lectores pueden acceder al texto completo en línea a través del enlace de Jianshu proporcionado en el README. El código de ejemplo correspondiente está alojado en el repositorio de GitHub del autor original (la rama 2nd-edition de wesm/pydata-book). El traductor recomienda descargar el código, instalar Anaconda y abrir y ejecutar los cuadernos con Jupyter Notebook en el directorio del código. El traductor también mantiene la traducción de la 3.ª edición y un repositorio de notas de estudio (python_for_data_analysis_3rd_study_note), que incluye vídeos de introducción por capítulos (en Bilibili), enlaces de lectura en línea en WeChat Reading y documentos de erratas recopilados a partir de los comentarios de los lectores. Según el README, la 3.ª edición añade unas 41 páginas en comparación con la 2.ª edición, con pandas actualizado a la versión 1.4.0 y Python a la 3.10. Los principales cambios incluyen: en el capítulo 4 (Fundamentos de NumPy) se añade la generación de números pseudoaleatorios; en el capítulo 7 (Limpieza de datos) se añaden tipos de datos extendidos y datos categóricos; en el capítulo 11 (Series temporales) se añade el remuestreo temporal agrupado; además, en los detalles de programación se eliminan algunos usos abreviados que podían causar confusión (como usar axis="columns" en lugar de axis=1), lo que resulta más amigable para los principiantes. Cabe señalar que el README contiene enlaces promocionales a un servicio de proxy IP de terceros y presentaciones de otras traducciones del traductor (como la «Guía definitiva de Polars»). Estos contenidos son de carácter promocional y no están relacionados con la traducción del libro en sí.