프로젝트 소개

이 저장소는 Wes McKinney가 저술한 《파이썬을 활용한 데이터 분석(Python for Data Analysis)》 제2판의 중국어 번역본입니다. 원서는 2017년 10월에 정식 출판되었으며, 파이썬 데이터 분석 분야의 고전 입문 교재로, 중국어 버전은 번역자가 여가 시간을 활용해 약 3개월에 걸쳐 번역을 완료했습니다. 제1판과 비교해 제2판의 주요 변경 사항은 다음과 같습니다: 전체 코드가 Python 3.6으로 업그레이드되었고(제1판은 Python 2.7 기반), Anaconda 및 기타 패키지의 파이썬 설치 방법이 갱신되었으며, pandas는 2017년 최신 버전으로 업데이트되었습니다. 또한, 더 고급스러운 pandas 도구와 사용 팁을 소개하는 새로운 장이 추가되었고, StatsModels와 scikit-learn의 사용법이 간략히 소개되었습니다. 이와 더불어, 제1판 부록의 파이썬 튜토리얼은 별도로 분리되어 제2장과 제3장으로 확장되었으며, 일부 내용도 재구성되었습니다. 저장소의 내용은 주로 책 장별 중국어 번역으로 구성되어 있으며, 독자는 README에 제공된 간서(简书) 링크를 통해 전문을 온라인으로 읽을 수 있습니다. 관련 예제 코드는 원저자의 GitHub 저장소(wesm/pydata-book의 2nd-edition 브랜치)에 호스팅되어 있으며, 번역자는 코드를 다운로드한 후 Anaconda를 설치하고, 코드 디렉터리에서 Jupyter Notebook을 사용해 실행할 것을 권장합니다. 번역자는 제3판 번역 및 관련 학습 노트 저장소(python_for_data_analysis_3rd_study_note)도 함께 유지 관리하고 있으며, 여기에는 각 장의 소개 동영상(B站), 위챗 리딩(微信读书) 온라인 열람 링크, 그리고 독자 피드백을 바탕으로 정리된 오탈자 문서가 포함되어 있습니다. README 소개에 따르면, 제3판은 제2판보다 약 41페이지가 추가되었고, pandas는 1.4.0으로, Python은 3.10으로 업그레이드되었습니다. 주요 변경 사항으로는 제4장 NumPy 기초에 의사 난수 생성 추가, 제7장 데이터 정리에서 확장 데이터 타입 및 범주형 데이터 추가, 제11장 시계열에서 그룹별 시간 리샘플링 추가 등이 있으며, 프로그래밍 세부 사항에서는 기억에 혼란을 주기 쉬운 축약 표현(예: axis=1 대신 axis="columns" 사용)을 배제하여 초보자에게 더 친숙하게 개선되었습니다. 참고로, README에는 제3자 프록시 IP 서비스의 홍보 링크와 번역자의 다른 번역 작품(예: 《Polars 권위 있는 가이드》) 소개가 포함되어 있는데, 이는 홍보성 내용으로 본 도서의 번역 내용과는 무관합니다.