具体描述
用户评价
##pandas 手册
评分##看豆瓣标记，上次看这书居然是接近 4 年前了。 最近突然又想玩玩 AI，看李沐老师的《动手学深度学习》预备知识，顺手就先拿这书跟网上搜的 cheat sheet 补一补 numpy/pandas 基础知识了。 比较枯燥，适合快速翻阅对 numpy/pandas 的各种用法有个大概印象，用的到时再按目录翻这书或者直接 Google
评分##【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…）
评分##面试复习Python用，翻了一遍，可用于初学者入门，也可以用来查阅。
评分##英文版看到第五章，错误很多，必须配合勘误表逐一比对，就凭这一点，就得扣一星 。 就目前看过的部分来讲，写的很乱，前后章节没有啥关联，对知识点的罗列写的也很简略，对新手不太友好。 看到第六章决定放弃了，完全就是一大堆命令的罗列，不是这个行当的人看了觉得很恼火。对业余搞着玩的人来说，还是看另外一本书Data Science from Scratch（Joel Grus ）更多地了解它的原理更有意义一些。
评分##非常全面的工具书，本书作者是 Pandas 的作者，自然是功力深厚。但非常不适合用于入门数据科学，因为它真的就是一本…参考工具书。
评分##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..
评分##飞快扫过，还是靠练
评分##英文版看到第五章，错误很多，必须配合勘误表逐一比对，就凭这一点，就得扣一星 。 就目前看过的部分来讲，写的很乱，前后章节没有啥关联，对知识点的罗列写的也很简略，对新手不太友好。 看到第六章决定放弃了，完全就是一大堆命令的罗列，不是这个行当的人看了觉得很恼火。对业余搞着玩的人来说，还是看另外一本书Data Science from Scratch（Joel Grus ）更多地了解它的原理更有意义一些。
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