《利用Python进行数据分析（原书第3版）》读后感锦集

《利用Python进行数据分析（原书第3版）》是一本由Wes McKinney著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：149.00，页数：502，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《利用Python进行数据分析（原书第3版）》读后感(一)：适合初学与提升

《利用 Python 进行数据分析》是一本非常实用的数据分析入门书籍，作者 Wes McKinney 是一位经验丰富的数据科学家和软件工程师。这本书以通俗易懂的方式介绍了数据分析的基本概念和方法，同时提供了大量的实际案例和代码示例，帮助读者更好地理解和掌握数据分析的技能。

本书的优点之一是内容全面，涵盖了数据分析的各个方面，包括数据的收集、清洗、整理、分析和可视化等。作者从最基础的 Python 语法和数据结构开始讲起，逐步引导读者掌握数据分析的核心概念和技术，例如数据清洗、数据整理、数据可视化、统计分析和机器学习等。此外，书中还介绍了一些常用的数据分析库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等，这些库在数据分析中非常有用。

另一个优点是案例丰富，本书提供了大量的实际案例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。这些案例涵盖了各种不同的数据类型和应用场景。通过这些案例，读者可以更好地了解如何将数据分析应用于实际问题中，并学会如何处理实际数据中的各种问题。

此外，本书的语言简洁明了，易于理解，即使是没有编程基础的读者也能够轻松上手。书中还提供了大量的练习题和参考资料，帮助读者进一步巩固所学知识。

总的来说，《利用 Python 进行数据分析》是一本非常优秀的数据分析入门书籍，适合初学者和有一定基础的读者阅读。它不仅介绍了数据分析的基本概念和方法，还提供了大量的实际案例和代码示例，帮助读者更好地理解和掌握数据分析的技能。如果你对数据分析感兴趣，那么这本书绝对值得一读。

《利用Python进行数据分析（原书第3版）》读后感(二)：全新版本再升级，但这并不是终点

从去年底就开始关注这本书的第 3 版了，等了将近一年的时间，中文版终于上市了，第一时间拿到手之后就怀着激动的心情迫不及待地翻阅起来。第3版的更新反映了Python数据科学生态系统中的最新发展，包括最新的库版本和 Python 特性，从第2版的python 3.6、pandas 0.22 升级到了 python 3.10、pandas 1.40，软件的升级也带来了新的、更加便捷的用法。

作者 Wes McKinney 是 Pandas 库的核心贡献者之一，因此本书对 Pandas 库的介绍非常深入和详细，可以说是一本权威的指南了。本书以其深入浅出的教学方式著称，适合初学者和中级数据分析师，从 Python 基础知识开始，逐步引导读者进入数据处理、清洗、分析和可视化的复杂话题。书中的实例和练习紧贴实际应用，有助于读者将学到的知识应用于现实世界的数据挑战。除了 Pandas，第3版还包括了对其他重要库的介绍，如 NumPy 和 SciPy，此外，书中还涉及了使用 matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化，以及使用 statsmodels 和 scikit-learn 进行统计分析和机器学习，这些都是 Python 数据分析不可或缺的工具。

这本书是那些希望在 Python 数据分析领域进一步提升技能的人的宝贵资源，无论是作为教科书、自学指南还是参考手册，《利用 Python 进行数据分析》第3版都是一本值得推荐的书籍。我相信，随着时间的推移，这本书还将继续升级，所以第 3 版并不是这本经典书籍的终点，随着版本的更新，Pandas 这个工具的功能也将越来越强大，让我们拭目以待吧！

《利用Python进行数据分析（原书第3版）》读后感(三)：千呼万唤始出来，好书要读最新版

《利用Python进行数据分析》这是一本经典的图书，而今机械工业出版社出版了原书第3版，这本广受欢迎的书终于出了第三版。我在读过很多书之后，得到一个结论，就是书一定要读经典图书的最新版，因此这本书的第三版值得一读。第三版最大的变化是针对pandas和Python的升级进行了更新。

Python的流行程度自然不用多说，在数据分析领域，Python也占据着重要的一席之地，Python具有良好的数据分析生态，例如用于数值计算的NumPy，用于统计分析的pandas，用于可视化的matpoltlib等，人称“python数据分析三剑客”，这本书由浅入深地对这些工具进行了介绍。使用Python进行数据分析的优点在于，作为一门胶水语言，除了数据分析之外，我们还可以做很多其他的工作。

在统计分析方法的方面，本书介绍了数据的读写、清洗、规整、可视化、分组操作和时间序列等常见的数据分析操作，读完之后可以胜任一般的描述统计工作，也为后续对推断统计和统计建模的学习打下了基础。

这本书也对Python的基础知识进行了介绍，零基础有读者读起来也不会有困难。在学习的时候，刚开始可以对书中的代码进行复现，复现之后，再在日常的数据分析工作中有意识地使用Python，多加练习，遇到问题再来查书或者搜索资料，通过这样的方式，一定会把Python数据分析掌握好。

笔者之前一直在用R语言，很多人也将R语言与Python进行对比，其实这两者各有优点，R在统计分析方面代码更加简洁，Python的生态更好，如果真的想在数据科学有所发展，建议对二者都要有所了解，那么相信这本书能让你对Python数据分析进行入门。

《利用Python进行数据分析（原书第3版）》读后感(四)：学会数据分析，抓住新的生产力

数据作为新的生产要素已经越来越受到各行各业的高度重视，我所在的公司目前也在进行数据要素的价值挖掘和数据资产入表的相关工作，但由于缺乏一些数据治理、数据分析和数据挖掘方面的专业人才，进展不是很快，也在广泛招聘这样的人才。看到这本《利用 Python 进行数据分析》这本书还是眼前一亮的，正好也比较符合当前工作的需要，就开始阅读了一下。

看的这本书是原书的第三版，可见前两版已经出版多年，已成经典，所以这本书还是值得认真阅读的，不是那种很浅层的内容。为什么用 Python 进行数据分析呢，像R 语言、matlab 等这些也都可以进行数据分析，读了这本书，我觉得大概有以下几点原因：一是 Python 语法比较简单，也比较容易上手，有些算法和模型的语言也都是 Python 写的，这样衔接起来会比较方便，二是 Python 有很多成熟的数据分析的库可以直接使用，而这点是其他语言所不具备的，比如本书主要讲的 pandas 库就是数据分析最主要的工具之一，而本书的作者也正是 pandas 库的创建者，这就像是直接在 github上和作者对话、提issue 一样，非常方便，有些理解也比较权威。

读了很多书，一本书好不好主要看他是不是一些深入浅出的讲解，而不是随便从网上拼凑出来的一些资料，另一个就是看有没有一些实际操作的案例。这本书一共近 500 页，大致翻看下来里面也有很多代码示例，原本以为是靠代码来凑页数的，但仔细读下来会发现并不是。这本书之所以能够成为经典，一个是讲解由浅入深，细致到如何安装工具和库都有讲到，这就给新手了一些帮助，另一个是思路是非常清晰的，代码也是思路里面重要的组成部分，读者可以实操后和代码结果做下对比，这点是难能可贵的。此外，该书还提供了一些案例，可以通过案例来掌握用 Python 进行数据分析的思路和方法，这要放在一些培训班可能收费好几千的培训课程，所以还是非常有性价比的。

当然，这本书还得多读几遍，挨个实操一下，才能掌握下来。学习数据分析也是一个不断精进的过程，技术发展的很快，需要通过不断阅读来跟上节奏。随着数据的重要性不断凸显，数据分析的能力会成为职场上新的竞争力。

《利用Python进行数据分析（原书第3版）》读后感(五)：Python数据分析权威指南

时光匆匆，McKinney的这本《利用Python进行数据分析》已经发行到了第3版，疫情前国内引进了第2版的影印版，第一时间就入手了，简直爱不释手。因为这真的是一本all in one的绝佳入门宝藏书籍。如果你想从事Python数据分析工作，那这本书绝对是一个好的起点。下面分几点来说明一下。

首先，你甚至可以是没有学过Python的编程人员。由于之前一直是用Java进行开发，所以对Python没有进行深入的了解。但是本书 会用3章的内容对Python的基本语法做个基础性的介绍，让你对Python有一个整体性的认识，打下基础。

接着，作者在第4章向你介绍最重要的数据结构：numpy的ndarray。这几乎是从事数据分析最为重要的概念了。是进行数组和向量化运算的基石。毫不夸张的说，掌握了多维数组，你基本就掌握了整个线性代数的内容。

作为pandas的创始人，怎么能没有pandas的介绍呢，第5章便是作者倾情奉献的pandas基础章节。而且现在pandas已然已经成为数据分析的几大支柱之一。虽然已经不再是pandas的主力开发，作者对最新的版本内容却了如指掌。

了解完这些内容，便可以进行真正的数据分析工作了。如何从文件加载数据、怎么进行数据前期准备和预处理，还有最令人激动的数据可视化，这些都在每个章节进行了深入浅出的介绍。

之后还有进阶的内容在等待我们，如何进行数据聚合与分组，时间序列数据如何正确的处理，这些都会一一呈现在我们面前，而这些基本上都是靠pandas这个强大的工具完成的。

最后作者进行了Python建模库的介绍，以及若干数据分析案例的讲解。

总之，这是一本利用Python学习数据分析的不二之选之书，在国外也被各大高校和机构用作数据分析的教材和讲义。深入浅出，难度适中，是本书的特色，适合所以从事数据分析的工程师和学生学习。