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RapidProxy 提供全球 9000万+ 真实住宅 IP，支持动态/静态住宅代理，覆盖 190+ 国家与地区。高匿名、低封禁、稳定高速，流量长期有效不过期，轻松应对验证码、访问限制与平台风控。静态住宅代理支持固定 ISP IP 与稳定网络身份，可有效降低多账号关联风险。立即免费测试吧！

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| <p>各章导读视频：<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1pC4y117Bh/"><https://www.bilibili.com/video/BV1pC4y117Bh/></a></p><p>微信读书：<a href="https://weread.qq.com/web/reader/adc32180813ab8786g014ba6"><https://weread.qq.com/web/reader/adc32180813ab8786g014ba6></a></p><p>学习笔记：<a href="https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_3rd_study_note">python\_for\_data\_analysis\_3rd\_study\_note</a></p><p>勘误：<a href="https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_3rd_study_note/blob/main/%E5%8B%98%E8%AF%AF.md">链接（感谢读者们的反馈🙏）</a></p><p>在简书上阅读： <a href="https://www.jianshu.com/p/16e04213aa91"><https://www.jianshu.com/p/16e04213aa91></a></p><p>第三版多了41页内容，Pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴Pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。另外，第三版有作者的<a href="https://wesmckinney.com/book/">在线开源电子版</a>了，GitHub<a href="https://github.com/wesm/pydata-book">地址</a>。</p><p>第三版目录略有调整，不如第二版和第一版的变化大：</p><ul><li>第4章NumPy基础新增了生成伪随机数；</li><li>第7章数据清洗新增了扩展数据类型和分类数据，实际是把第二版中第12章的内容放到新版第7章里了；</li><li>第11章时间序列新增了分组时间重采样。</li></ul><p>曾经不止一次听别人抱怨，Pandas的知识点分散、零碎、不便于记忆。在细节上，作者这次在新版中摒弃了许多容易造成记忆混乱的用法。比如，用<code>axis = "columns"</code>替代<code>axis = 1</code>，简写方式破坏了代码的可读性，作者修改了许多类似的编程细节。新版对初学者更为友好了！</p> | <p>在简书上阅读： <a href="https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f"><https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f></a></p><p>下载本书代码，GitHub<a href="https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition">地址</a>（建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开）。</p><p>本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有：</p><ul><li>包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7）</li><li>更新了Anaconda和其它包的Python安装方法</li><li>更新了Pandas为2017最新版</li><li>新增了一章，关于更高级的Pandas工具，外加一些tips</li><li>简要介绍了使用StatsModels和scikit-learn</li></ul><p>对有些内容进行了重新排版。最大的改变是把第1版附录中的Python教程，单列成了现在的第2章和第3章，并且进行了扩充。</p> |

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> 《利用Python进行数据分析》升级版，《Polars权威指南》现已上市，Polars团队撰写，创始人Ritchie Vink作序，pandas创始人Wes Mckinney推荐，让你更高效地进行数据处理。

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| [《Polars权威指南》](https://u.jd.com/ZGRsN3H) |

近年来，随着数据规模的爆炸式增长，数据处理工具的性能和效率愈发成为开发者关注的焦点。在Python生态中，pandas曾长期占据数据分析领域的主导地位，但其在处理大规模数据时的性能瓶颈也逐渐显现。此时，基于Rust构建、以Arrow内存格式为核心的高性能数据处理库[**Polars**](https://pola.rs/)异军突起，凭借其卓越的速度和灵活的设计理念迅速吸引了全球开发者的目光。本书《Python Polars权威指南》正是对这一技术的系统性解读，也是国内首部深入剖析Polars技术细节的中文指南。

作为《利用Python进行数据分析（第3版）》的译者，通读[《Polars权威指南》](https://u.jd.com/ZGRsN3H)一书后，再次感受到了一群技术人对数据科学的热爱。本书行文流畅、细节丰富、案例详实，是近些年少有的好书，对于提升Python编程技能、拓展数据科学知识极有帮助。

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| 【Python数据分析群】，拉你入群                                                                                              | 用三个月完成了翻译，工作砌码回家码字，手竟然脱皮了 :joy:                                                                                     |
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