Python и анализ данных

Вряд ли стоит тратить «пространство и время» на описание достоинств книги «Python for Data Analysis». Думаю, имя автора говорит само за себя (если кто не обратил внимания, книга написана самим создателем библиотеки pandas). А вот чему, к сожалению, приходится уделить внимание — это качество русскоязычного издания. С первого взгляда оно производит неплохое впечатление, однако при чтении постепенно начинаешь понимать, что сделано оно кое-как, лишь бы скорее продать.На всякий случай уточню, что говорю о втором издании (в выходных данных указан 2020 год), хотя его лучше назвать «издание 1.5-е», поскольку в нём осталось множество «рудиментов» от устаревшего первого издания 10-летней давности. Это хорошо заметно из-за перехода во 2-м англоязычном издании на Python 3, что потребовало систематической правки кода. Однако перевод по-прежнему пестрит операторами print без скобок (по электронной версии насчитал 25 штук), xrange вместо range и т. п. Также автор во втором издании, конечно, обновил и описание самой библиотеки pandas (ради чего оно и было затеяно), однако в переводе можно по-прежнему в изобилии видеть обращения к атрибуту ix вместо loc/iloc и другие устаревшие конструкции.К этому нужно добавить и более мелкие неприятности:
- пропущенные рисунки и таблицы,
- перепутанные листинги,
- съезжающая вёрстка примеров,
- рассыпающийся переплёт (обложка твёрдая, но листы держатся на клее).
На всё это можно было бы в принципе закрыть глаза, если бы не одно обстоятельство: книга продаётся по абсолютно неадекватной цене (от 2 до 3 тысяч), что создаёт немилосердный контраст с неряшливым, некачественным, явно сделанным на скорую руку «продуктом».В общем, не рекомендую тратить деньги на покупку перевода (не кормите бракоделов). Лучший вариант — купить (или скачать бесплатно) англоязычный оригинал с цветными иллюстрациями и листингами (перевод, разумеется, чёрно-белый, причём качество иллюстраций оставляет желать лучшего). Если уж совсем никак с английским, можно бесплатно скачать (из известного места) и этот перевод (исключительно в целях ознакомления с тем, как не надо издавать хорошие книги).P.S. Кто-то мог бы заметить, что выше не помянут «добрым словом» переводчик. И это, в общем-то, хороший знак. Перевод не без трудностей, но в целом создаётся впечатление, что переводчик старался и в основном преуспел. В качестве анекдота можно упомянуть «ляпсус», возникший при переводе коротенького пояснительного текста к иллюстрации на обложке. Из него читатель может узнать поразительный факт: «Несмотря на название, перохвостая тупайя не является настоящей тупайей, а ближе к приматам». Если кто упал со стула, поспешу его успокоить оригиналом этого фрагмента: «Despite these mammals’ name, the golden-tailed shrew is not a true shrew, instead more closely related to primates». То есть речь идёт о том, что тупайя (tree shrew) не имеет отношение к землеройкам (shrew), но, разумеется, изображённая на обложке перохвостая тупайя (Ptilocercus lowii) — такая же тупайя, как и остальные (они все достаточно близки к приматам, но никто из них в отдельности не может быть ближе остальных).

Очень низкий уровень входа.
Нужно базовые знания питона.
Автор создатель либы Pandas поэтому описано все в деталях.
Особый упор сделано на работу с библиотекой pandas а также numpy.
Есть небольшое вступление в ML. Пару глав практического закрепления материала.

Практически полное описание пакета pandas. Рассказано во всех подробностях, с обоснованиями, с предупреждениями, с взглядом в будущее.
Более того — порою книга настолько подробна, что если не «общался» с данной предметной областью (например, финансы), то понять, о чём речь, становится весьма сложно.Для тех, кто занимается анализом данных на Python эта книга практически must have, потому что содержит ответы практически на все вопросы по использованию pandas.P.S. Предупреждаю: здесь не рассказываются чисто математические модели и способы анализа данных. Здесь только инструменты, которые облегчают жизнь, но где их применять, вы должны знать сами.