这个项目能做什么

本仓库是Wes McKinney所著《利用Python进行数据分析（Python for Data Analysis）》第2版的中文翻译。原书于2017年10月正式出版，是Python数据分析领域的经典入门教材，中文版由译者利用业余时间约三个月完成翻译。 与第1版相比，第2版的主要变化包括：全书代码升级至Python 3.6（第1版基于Python 2.7）；更新了Anaconda及其它包的Python安装方法；pandas更新至2017年最新版本；新增一章介绍更高级的pandas工具及使用技巧；并简要介绍了StatsModels和scikit-learn的使用。此外，第1版附录中的Python教程被单独拆分并扩充为第2章和第3章，部分内容也进行了重新排版。 仓库内容以书籍章节的中文翻译为主，读者可通过README中提供的简书链接在线阅读全文。配套示例代码托管在原书作者的GitHub仓库（wesm/pydata-book的2nd-edition分支），译者建议将代码下载后安装Anaconda，并在代码目录中使用Jupyter Notebook打开运行。 译者同时维护第3版翻译及配套学习笔记仓库（python_for_data_analysis_3rd_study_note），其中包含各章导读视频（B站）、微信读书在线阅读链接，以及根据读者反馈整理的勘误文档。根据README介绍，第3版较第2版新增约41页内容，pandas升级至1.4.0、Python升级至3.10，主要变化包括：第4章NumPy基础新增生成伪随机数；第7章数据清洗新增扩展数据类型和分类数据；第11章时间序列新增分组时间重采样；同时在编程细节上摒弃了部分易造成记忆混乱的简写用法（如用axis="columns"替代axis=1），对初学者更为友好。 需要说明的是，README中包含第三方代理IP服务的推广链接及译者其它译作（如《Polars权威指南》）的介绍，这些属于推广性内容，与本书籍翻译内容本身无关。