利用Python进行数据分析 原书第2版读后感100字

《利用Python进行数据分析 原书第2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：119，页数：489，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2版》精选点评：

●书其实是好书，但是真的就是一个手册，只供快速浏览之后的查阅。 但是吧，仅供查阅这块也没有做得很好因为作者又想做得阅读性强一些，所以就两边不讨好。 所以就认认真真读一遍和快速浏览一遍的效果区别不大，都是记不住还得回头来查。

●数据分析入门，根据书中的说法，到2020-2021年都不过时

●很有帮助的工具书

●还算简洁明了，但有几处翻译拗口，总之，是不错的入门书籍。

●基本会用pandas了。这本书各种细节太多了，不太推荐。pandas我是看youtube上的视频学会的。

●第一遍粗看每章讲什么，后面有需求在回来细看

●看了此书，再回头看之前写project 从 StackOverflow 搬下来的看不懂的 code 都能看懂了（

●天善学院 秦路介绍

●工具书，例子多就比看文档方便好懂

●前年看首版的时候，最大的问题就是章节结构设计，Python版本差异，以及Pandas更新带来的旧方法不能用的问题，从翻阅到粗浅理解到不想再翻。新版更新解决了绝大部分的问题，但翻译质量仍不够好，结合「数据科学手册」知识结构设计与地道翻译优势补充，基本通顺走完全书。还需要足够多的实践来强化应用，随手翻阅。

《利用Python进行数据分析 原书第2版》读后感(一)：内容不错，翻译堪忧

书的内容的章节安排，还是很对我的胃口，个人觉得很不错。

但是翻译的水平实在不敢苟同，一些地方不仅仅是有歧义，而是错误。个人建议有能力看英文版，就看英文版，看英文版吃力，也备一版当中文看着有疑惑的时候参考一下英文版。

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《利用Python进行数据分析 原书第2版》读后感(二)：真是一本好书！发现第一本真的喜欢的计算机类书！

看的是非官方的中文版。

看了好些本python相关的国内或国外书籍，涉及机器学习，数据分析，python基础，爬虫等。

这是唯一一本真的感觉好的书！

为何？

因为：简洁却直达靶心！而且条理、结构、内部的思维进展和结构很舒服！

这是目前唯一一本python相关书籍我边看边练习的时候，自然而然不发觉地沉浸在里面了的书！

我第一次有了真的喜欢的计算机类书籍！

辅助：

Jake VanderPlas 的 Python数据科学手册，有些地方更详细一点。可以互补。（当然也可以和其他资源互补）

《利用Python进行数据分析 原书第2版》读后感(三)：关于第二版的翻译

对第二版的翻译已无力吐槽，错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改，译者非要翻译成原对象，感觉译者计算机的基本素养有待提高，如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了，阅读时最好准备好英文版，遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者直接看原版吧，另外听说第一版翻译的不错可以参考一下

《利用Python进行数据分析 原书第2版》读后感(四)：不得不读的数据处理入门书

numpy和pandas，是python数据处理的两大柱石，也是每个跟数据打交道的打工人绕不过去的python库。

这本书由pandas库的主要创始人编写，可以说就是作者一个人搭起了pandas的大框架，不管他写的怎么样，读一遍也是必须的工作。

上帝是公平的，可能一个人技术方面超强，表达能力方面就会有欠缺。这本书写得非常的杂，感觉作者仿佛心里有一片大海，呈献给读者的却只有一个小池塘。

pandas的很多用法，在日常工作中大部分通过excel数据透视表就可以实现，甚至还要更直观，更复杂些的一些统计功能，spss也可以实现，相对他们，pandas的门槛要高一些，但pandas最大的优点就在于，他是建立在python上的一个编程库。

这本书讲用法的案例，如果你对着敲一遍，马上就会忘掉。最好你自己用一个数据量比较大的库，比如一个row=1000，columns=20左右的数据，试着敲一遍，会更形象。

第二三章作者讲python基础，但这些东西一点都不基础，很多东西是流畅的python这本书的重点内容，希望初学者不要被这部分打倒。

希望作者能再出一版讲讲类型。类型本身作为可迭代对象，从类型的角度出发，能更好的解释各类用法，而不是死记各类代码。

《利用Python进行数据分析 原书第2版》读后感(五)：旧版的一小部分勘误

我当前勘误的书籍版次为2018年7月第1版 2021年12月第15次印刷。 近日偶得其电子版本后，发现很多地方都已经修正，非常建议查看该书的电子版（如果你的版次早于或等于上面所述），也因此不再做后续勘误的发布，因为翻译的错漏真的很多，如果你近日选择购买这本书，请务必对比下看是否还有以下错误，如果有，建议问询下最新版次是否还未印刷。

P10 1.3.2第一行网址中的空格删掉->http://pandas.pydata.org

P11 倒数第二段第二行 Iptyhon改为Ipython

P48 中间 “两个不同的datetime对象会产生一个datatime.timedelta类型...”中的datatime改成datetime

P59 3.1.2.2第三段第一行 添加内容原文是addition，结合这点理解

P107 文字第四行 “允许对数组按位置操作”改为“允许对数组就地操作”，原文：Ufuncs accept an optional out argument that allows them to operate in-place on arrays P114 文字倒数第五行（同类型错误，后不再表述） “而不是对原数组按位置排序”改为“而不是对原数组就地排序”，原文：instead of modifying the array in-place.

P138 5.2.2标题 改成“从轴上删除条目”。不太理解原文“Dropping Entries from an Axis”为什么翻译的如此晦涩，轴向上这三个字第一反应会是“轴向上”而非“轴向上”。

P139 最后一段 翻译错误，原意指的是drop可以直接就地（in-place）操作原对象，而翻译直接说drop会修改，这会让人误以为在使用drop时默认in-place。原文：Many functions, like drop, which modify the size or shape of a Series or DataFrame, can manipulate an object in-place without returning a new object。