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热门评论
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印记的评论给后面同学的客观参考：1. 这是一本工具书，比较像字典，而不是教读者怎么做数据分析 2. 可以说是一本pandas字典 3. 学习方法应该是项目导向，不懂的时候来看这本书。 对着书敲代码，过两天就忘
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牧野的评论花了两周过了一遍，感觉自己看总比上课听别人讲快一点，然后kaggle感觉蛮不错的
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奎恩的评论the bible for using python for data analysis , best ever.
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机动美少年高興的评论就还蛮无聊的……最有用的是 patsy
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吴大象的评论手册，直接上手作业或项目吧
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土豆红海椒的评论基本上照着敲了一遍。对pandas numpy分析得挺详细，但是看完也没啥大印象
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IITo_oTII的评论【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下，之前寥寥草草看过基本都忘记了，这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的，三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过，稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。（不过感觉作者真的是很墨迹…）
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tkr4youth的评论2018-08-02，能够解决一些日常问题了～
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Jacklegend的评论不错的入门书籍
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zenham的评论Learning English and Python at the same time
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cccccsf的评论第二版为什么还没出中文版……
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DreamAndDead的评论pandas 作者自己写的书，整体看下来有些费时，太多细节，不若有问题再来查找
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剑南的评论飞快扫过，还是靠练
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Greensleeves的评论本书定位还是一本工具书，介绍了数据处理的各种技术细节，基本没有涉及到回归和假设检验等一些更深入的统计分析方法。作者作为开发`numpy`和`pandas`的核心成员，对工具的熟悉程度自不用说，但是知识点细碎很难一下子记住（倒不如说`numpy`和`pandas`本身就让人觉得很迷）。十四章提供了很多具体的案例，基本囊括了定量数据处理的大多数情况，但是只是罗列技术，光看这本没法掌握具体的分析思路。
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duoduo的评论概览后，当作工具书用更好
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sssssen的评论time series 那章感觉不错，但是整体比较像cookbook, 没有什么高端例子，不知道是不是因为还没有正式定稿的缘故..
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olostin的评论2年前死啃第一版，现在第二版……觉得好简单都是基础。
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君羡结网的评论还行
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Stillwaiting的评论适合做工具书
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beautifularea的评论简单易懂