《Datawhale熊猫书》出版了!

Datawhale

共 1652字,需浏览 4分钟

 · 2022-07-26

 Datawhale开源 
贡献者:Datawhale团队

一、开源初衷

在使用Pandas之前,几乎所有的大型表格处理问题都是用xlrd/xlwt和python循环实现,虽然这已经几乎能完成一切的需求,但其缺点也显而易见,其一就是速度问题,其二就是代码的复用性几乎为0。

曾经也尝试过去零星地学Pandas,但不得不说这个包实在太过庞大,每次使用总觉得盲人摸象,每个函数的参数也很多,学习的路线并不是十分平缓。如果你刚刚手上使用Pandas,那么在碎片的学习过程中,报错是常常发生的事,并且很难修(因为不理解内部的操作),即使修好了下次又不会,令人有些沮丧。

Datawhale开源教程《Joyful-pandas》因此而生,希望学习者在用pandas处理数据时不再痛苦。这份教程历时两年,已在Github上获得3.4k+Star

感谢人民邮电出版社的支持,终于有了纸质书。


二、从开源到出版

从李沐开源的《动手学深度学习》,邱锡鹏的《神经网络与深度学习》,再到Datawhale的《南瓜书》、《Easy RL:强化学习教程》、《pandas数据处理与分析》出版,让知识回归大众,让大众有机会和行业精英一样为社会做出贡献,是Datawhale开源内容的探索性意义。

从开源到出版,带来的收入其实不高,但让开源贡献者被大众认可是促使开源良性循环的重要一环,会促使国内的开源氛围变好,让更多人受益。

如果你也想为学习者贡献一份力量,可以加入我们一起前行:Datawhale团队第七期录取名单。

三、感谢老师们的鼓励和支持

感谢张日权、陈海强 、黄鹂强、钟威 4位数据科学和统计领域大咖老师的亲笔认可和推荐。

pandas是Python数据科学生态中一个核心的第三方库。使用pandas,我们能够快捷、高效地解决现实中各类与数据相关的问题。本书全面讲解了基于pandas的数据处理与分析技术,理论与实践相结合,是学习pandas的优秀教程。


 —— 张日权 华东师范大学经济与管理学部统计学院院长、教授、博士生导师


Python作为数字经济时代最受欢迎的编程语言之一,正成为广大有志于投身数据科学领域的青年学子必学的技术。“Joyful Pandas”是Datawhale社区的开源项目,也是pandas官方目前唯一推荐的中文教程,本书在该教程的基础上进一步完善,强化理论与实践的结合,对Python初学者和进阶者均有裨益。
—— 陈海强 厦门大学王亚南经济研究院授、博士生导师

数据分析能力正逐步成为数字化发展浪潮中学习者应具备的基本技能。本书分为“基础知识”“4类操作”“4类数据”和“进阶实战”四大部分,结合简洁易懂的代码示例,涵盖pandas的所有核心操作与特性,非常适合数据分析人员自学。


—— 黄鹂强 浙江大学数据科学系教授、博士生导师

这是一本非常有针对性的教程,内容丰富且结构完整,还提供了详细的示例,既可以作为进行系统学习的入门指南,也可以作为即查即用的参考手册。与传统的纯讲授式的教程不同,本书除了讲解代码,还附有许多有趣的问题与练习,启发式地引导读者自主探索编程的细节。相信本书会帮助读者从零上手并爱上编程。
—— 钟威 厦门大学王亚南经济研究院和经济学院统计学与数据科学系教授、博士生导师


成为pandas官网推荐的中文教程

pandas官网唯一推荐的中文教程

教程梳理了pandas中常用的函数,将函数之间的逻辑关系总结为“基础知识+4类操作+4类数据”的模块结构,展示了数据处理的宏观体系,并针对数据分析中“怎么分析”“怎么处理”“怎么加速”3个核心问题给出解决方案。

目前是首批发行,以最低 5.0折 优惠购买,附Datawhale专属的优惠海报,记得收藏好!

最后,为了感谢各位读者的一直以来的支持,在Datawhale送出5本《pandas数据处理与分析》,依然是老规矩:评论区留言并点赞数前五的读者将直接送书。

浏览 67
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报