有哪些关于python数据分析方面比较好的书？

基于我丰厚的收藏，我来回答这个问题再合适不过了。

我们把Python数据分析拆解为两点：

第一，我们要学会Python的基本使用；第二，我们要学会Python的数据分析库（假设你已经有了数据分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成数据分析工作）。

因此，我们针对两个目的，分别列出一些书目。

Python的使用

《Python编程：从入门到实践》：抛弃那些大部头吧，我们不是Python后端工程师，不是Python前段工程师，也不是Python全栈开发者，我们暂时不需要掌握那么多乱七八糟的功能。对于新手来说，二八法则永远适用，我们只需要掌握百分之二十的功能，就足以应对绝大多数的工作了。《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》：同上，两部都是比较好的入门书，可以帮助我们简单、快速地上手。《Python3Cookbook》：这本书可以帮助你更加深入地探索Python3，里边有各种各样翔实的案例，假如你的目的只是学会使用Python做数据分析，这本书完全可以保证你在Python3的使用上没有短板。

关于数据分析

《利用Python进行数据分析》第二版：这本书是Python数据分析领域圣经一般的书籍，作者是强大的数据分析库Pandas的作者，他在书中讲解了numpy、pandas、matplotlib等库，作为入门书再好不过了。更重要的是，这本书由浅入深，可以开启我们使用Python进行数据分析的大门。《Python数据分析》第二版：异步社区有中文第二版，里边更加深入地探讨了如何使用Python进行数据分析工作，包括了对统计学、线性代数、可视化、时间序列、数据库、自然语言处理、机器学习等方面的内容，这本书可以帮助我们更进一步

关于数据挖掘

《数据科学入门》：从零开始踏入数据科学的大门，搭建属于自己的数据分析、数据挖掘工具。它能帮助我们更加深入地理解数据分析和数据挖掘的过程。《Python数据科学手册》：强烈推荐，这部分由浅入深，详细讲解了数据分析、数据挖掘、机器学习的流程。《机器学习实战》：经典书，但是使用的是Python2，年头也比较久了，也是从零搭建机器学习的模型，对于我们深入理解机器学习的过程有很好的帮助。

关于数据可视化

《Python数据可视化编程实战》第二版：很详细的书。《Python数据可视化之matplotlib实践》：极好的matplotlib入门书，非常适合新手学习。

由于Python如日中天，因此Python数据分析相关的书籍非常多，我们能认真读完几本，基本上都可以掌握大多数的数据科学流程。下边是我收藏的一些书，感兴趣的可以自己搜索一下，网上有正版出售，比如图灵社区、异步社区、华章数媒、博文视点等均有优质IT书籍出售，包括纸质版和电子版。

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