豆瓣评论

  • 老白兔累又饿
    字典式工具书,读过记不得,都得用的时候再翻。03-02
  • VeraTulips
    这本很好,比较全,也很好入门。12-30
  • tiny
    pandas!!!!!11-24
  • 黄小胖
    匆匆扫了一遍,看的不是很仔细,以后有需要再细看。02-18
  • 顾白
    pandas numpy matplotlib 工具书07-06
  • 一清
    工具书,所以不好用实际场景下都是直接去查谷歌 来得更快,因为书里只涉及到了基础的一些东西,工作场景下问题多了去了08-29
  • 阅微草堂
    学过C类(C++,JAVA)语言后,Python很快就可以学会。大多数运算和方法与matlab重合,但由于是开源且面向人更多,取代专业语言及封闭式社区指日可待。内容侧重数据的观测收集清理,而构建模型及分析预测是统计学习的专门学习。05-18
  • 自娱者小五
    向译者致敬,如果所有人在译书时都能亲自敲一遍代码再多点探索精神,中国的计算机启蒙书市场就不会一片灾难了。其实每个python第三方库的原始开发者都能出来现身说法一下,应该比随便什么人出本说明书就讲讲用法好得多,更何况能基于python标准库开发第三方库,功底也定然深厚,这本身也是书质量过关的保证,这点从numpy高级用法一章和附录A很容易感受到(我这种自学草民表示认识被刷新),有的时候why比how重要。现在看来pandas的初衷是做金融数据分析吧,时间数据的处理相当厉害。06-29
  • Suave
    作者是pandas作者,之前在AQR工作的07-07
  • 飞林沙
    Pandas使用说明书05-04
  • Dm7
    仔细去看第二章引言里的例子是个错误。剩下的部分看起来挺舒服的,就是偶尔有些小错。不知道过了3年,pandas库变了多少orz04-10
  • 平凡的老鱼
    匆匆翻完,与其说用python做数据分析,还不如说是pandas库作者对库整体内容的一个全面介绍,书很厚,价值密度较低,最高的部分是附录,可以用的时候查阅。05-31
  • 老C
    Pandas的最佳工具书.01-17
  • 懵懂的设计湿
    读完一个月以后才来标,把自己关在星巴克大概2.5周时间一点点啃下来的。一边读一边认真笔记、敲代码试例子、上网查各种函数里的参数的用法。作者就是Pandas的主要作者,对于我这种一点代码背景都没有的人来说,好像也没有更好的学习方法。到实战能用还得2周。但能看懂别人写的算法例子了。10-01
  • 无名之辈
    入门书,零基础看了这本书也能用python的pandas和matplotlib进行一些简单的数据分析,数据分析不在乎用什么工具,而是有目的地去找一y些insight,下一步我需要达到的效果是:如果产生一个想法,能用工具快速验证(如数据预处理,绘出图标等)。09-27
  • olostin
    2个月前第一次看 觉得进度很慢 ,复习了下python,又复习了statistics和数学,看了《集体智慧编程》和《统计思维》,再翻看这本书,一周就看完了,所有代码都敲了一遍。完完全全工具书。06-13