python_for_data_analysis_2nd_chinese_version

本リポジトリは、Wes McKinney著『Python for Data Analysis』第2版の中国語翻訳です。原著は2017年10月に正式出版され、Pythonデータ分析分野の古典的な入門書であり、中国語版は翻訳者が余暇を利用して約3ヶ月で翻訳を完了しました。 第1版と比較して、第2版の主な変更点は以下の通りです。全コードがPython 3.6にアップグレード（第1版はPython 2.7ベース）、Anacondaおよびその他のパッケージのPythonインストール方法を更新、pandasを2017年の最新版に更新、より高度なpandasツールと使用テクニックを紹介する新しい章を追加、StatsModelsとscikit-learnの使用を簡単に紹介。さらに、第1版の付録にあったPythonチュートリアルは独立して第2章と第3章に分割・拡充され、一部の内容も再構成されています。 リポジトリの内容は主に書籍の章ごとの中国語翻訳で、読者はREADMEに記載された簡書リンクから全文をオンラインで読むことができます。付随するサンプルコードは原著作者のGitHubリポジトリ（wesm/pydata-bookの2nd-editionブランチ）にホストされており、翻訳者はコードをダウンロード後、Anacondaをインストールし、コードディレクトリでJupyter Notebookを使用して開いて実行することを推奨しています。 翻訳者はまた、第3版の翻訳と付随する学習ノートのリポジトリ（python_for_data_analysis_3rd_study_note）を管理しており、各章の導入ビデオ（B站）、微信读书でのオンライン読書リンク、読者からのフィードバックに基づいて整理された正誤表ドキュメントが含まれています。READMEの紹介によると、第3版は第2版より約41ページ増加し、pandasは1.4.0に、Pythonは3.10にアップグレードされています。主な変更点は以下の通りです。第4章NumPy基礎に擬似乱数生成を追加、第7章データクリーニングに拡張データ型とカテゴリカルデータを追加、第11章時系列にグループ化による時間リサンプリングを追加。また、プログラミングの詳細では、記憶を混乱させやすい略記法（例：axis=1の代わりにaxis="columns"を使用）を一部廃止し、初心者にとってより親しみやすくなっています。 なお、READMEには第三者プロキシIPサービスのプロモーションリンクや、翻訳者の他の翻訳作品（例：『Polars权威指南』）の紹介が含まれていますが、これらはプロモーション的な内容であり、本書の翻訳内容自体とは無関係です。