《深入浅出Pandas》评论与建议

本页整理书籍《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》的一些热门评论和相关建议。欢迎在各大电商平台及豆瓣对本书进行评论，作者会定期查看，收集大家的建议。也可直接联系本书作者（主页的作者微信等联系方式）提供建议交流。

建议收集

• 增加对 lambda 详细专门的介绍
• 增加对 Dask 等大数据集的处理方法
• 对 5.1.5 df.query 的传入内容做更加详细的介绍
• apply、map、applymap 等方法的对比
• spark 与 pandas 的结合
• 增加长宽表转换方法

热门评论

盛夏竹边乘凉 @微信读书 2022-09-06：

一般我都是看完书才会写书评。但这本书我只看了第一章就受益匪浅。过去学习python分析数据，经常挣扎于python基础语法里。等python看完，数据项目都结束了。而等下一次数据项目，python语法又要重新复习了。但是实际上多数的语法并不需要反复学习，掌握一定基础后，直接看这本，学习pandas库，立马就能上手数据项目。

Scorpio @微信读书 2022-08-09：

非常全面的一本书，几乎覆盖到数据处理中可能会遇到的难点、偏门的函数应用。读的过程中总会遇到惊喜：还可以这样。可以作为一本工具书常备。推荐：五星。

閑***茶 @京东 2021-12-07：

学习Python数据分析，看到很多地方推荐这本《深入浅出Pandas》。本着买一本工具书随时查阅的目的入手，到手后翻看了一下，感受是物有所值。首先内容编排得非常合理，数据处理的全流程都涵盖了，其次确实做到了深入浅出，可操作性也特别强。现在还刚开始看，我的目标是通过此书构建相对完整的Pandas应用框架，目前看来应该问题不大。

****4 @京东 2021-11-17：

讲解想（详）尽，深入浅出，逻辑清晰，可读性强，语言通俗易懂，方便解释，案例实用。

古戈孟浪迷上梦 @豆瓣 2021-11-16

Pandas在手，Python我有

作为一个非数据分析科班出身的攻城狮，为了应付工作之余的“内卷”，不得不对自己下起了狠手开始学习数据分析，从一开头查找相关工具及确定最终选定入门相比较容易的Python入手，期间也是一番波折。

初识作者，是在他的公众号“盖若”里，那时候利用微信的“搜一搜”查找Python相关的资料，无意中看到了一篇关于Pandas的函数应用文，从此就一发而不可收了。目前手里拿的这本《深入浅出Pandas》，就是这一“缘，妙不可言”的例证。

Python的使用场景主要集中在处理Excel高阶的数据分析，为我们实现高效办公提供了一种方法，同时Pandas是解决这类数据分析问题中比较强大的专业数据科学库之一。Pandas既能完成如书中第3-5章的基础操作，又能在数据建模、机器学习等更高层次的领域发挥重要作用。

从第6章开始，作者按照Pandas的处理流程完整演示了相关的功能及操作方法类型，并对一些常见的分析方法进行了概括。同时配合第10-12章的内容，对分类数据的应用场景和操作方法进行了实操，覆盖的知识点比较全面，同时对一些繁复的代码结构进行了“修剪”，从而使代码信息通俗易懂，逻辑结构清晰严谨，以便更好地查阅和演练。同时，在第13-16章，作者介绍了时间类型数据的Pandas处理方法与技巧及关于“数据可视化”方向的细节处理问题，不仅方便理解记忆还能增强视觉识记能力，实在是锦上添花的精心安排。

这本书可誉为 “Pandas圣经”，不仅解释了一些基础的理论概念及历史渊源，而且提供了如书中第17章中丰富的实战案例库可供大家实操练习，一方面锻炼了“抄作业”能力提高工作效率，同时也能够理顺思路，增强逻辑思考能力，从而达到举一反三、融会贯通的效果。

如果希望获得后续的案例及资料等更新，都可以加上作者的VX联系从而进入他的数据分析相关交流群，还可以到他的个人网站“盖若”上随时学习相关课程。

K***2 @京东 2021-11-14 ：

市面上包含Pandas的python数据分析书不少，但要说专业教授，应者了了。华章李老师的这个红本“深入浅出Pandas”就是培养人才的宝典。

开***8 @天猫 2021-11-09：

非常好的一本书啊，浅显易懂，浓缩的都是精华！

山***呀 @京东 2021-11-03

说这本书yyds一点都不为过!这本书很详细得讲解了Python数据分析中最重要的一部分pandas的讲解，内容很容易懂，也有相应的代码，很好的书!爆赞!

Zz. @微信公众号文章留言 2021-11-08

作为一名数据分析小白，前段时间报名学习了数据分析，其中有一块就是学习Python的，正好身边有一位朋友之前跟我聊过这个当时一开始完全是懵的，一句都听不懂，后来由他介绍至少这本书《深入浅出Pandas》，一开始还有点怀疑，一本书能说明哪些，能解决哪些，抱着试一试的心态，结果让我有点意外，完全是从一个初学者的角度出发的，很多人包括有些培训机构，对这个初学者的认知我觉得还是有点低的，首先也是很重要的一点就是，初学者的逻辑思维，不要用你会的角度去思考，那样初学者是完全不能理解的，而《深入浅出Pandas》完全是站在一个初学者的逻辑思维上，一步一步加深学习的，这本书真的很不错，也很佩服这位作者，很棒！

巴掌大的大陆架 @豆瓣 2021-09-13：

一本工具书，值得入手

如果你不熟悉英文文档，又对搜索引擎提供的结果不太满意，那么这本书就很适合你。这是一本工具书，全是干货。作者非常诚恳，基本不提空洞乏味的理论，直接从数据需求入手，以解决问题为最终目的，show you the code。看完本书，你对pandas的认识将会上升到一个全新的高度。

几乎每个熟悉python的人都或多或少地使用过pandas，能利用pandas对数据做基本的操作。比如对dataframe适当地增删改查，对数据进行切片等，丝毫没考虑过如何对代码进行优化，遇到问题就去良莠不齐的技术博客中翻找。不过，你知道的功能很可能只是pandas的冰山一角。我承认，冰山一角能解决一些问题。但是呢，总有一天你会遇到使用高级功能的场景。你知道pandas直接封装了matplotlib吗？每次计算时间还需要调time包吗？不会有人去写for循环来给pandas的新列去赋值吧？拥有本书，你就会知道，原来pandas还有这么多奇妙的功能。

我和作者是网友，作者为人热情、坦诚，一直孜孜不倦地在微信群里为小白解决基础问题，为有经验者提供逻辑优化，属实用爱发电。听说买书了就可以进这个微信群，白嫖一波作者的经验值，岂不美哉。

比特控 @豆瓣 2021-09-13：

深入浅出，举一反三

我从事数据开发的相关工作，平时接触pyflink、python spark和hive比较多，底层都不约而同的采用了pandas或者类似pandas的数据操作逻辑，偶然间了解到这本书，想着是时候补充一下pandas相关的知识了。

原本只是想作为一本参考书，没想到经常“参考”，发现自己虽然深处数据领域，但是对很多这本书中提到的处理方式都还不了解，于是才开始从头品读。

书的内容非常丰富，从基本的pandas到比较完整的案例都有涉及。前几章主要介绍了pandas的背景和两个对数据的基础封装dataframe和series：Pandas 可以说是 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。基于此，本书还介绍了对于 dataframe 和 series 相关的操作，可以覆盖大多数的使用场景。中间部分介绍了数据清洗的流程，并通过对时序数据的处理，实时绘制图表。最后介绍了pandas的常用场景和痛点，从实际使用的角度来对前面所学的东西融会贯通。借以此能够用pandas来提升读者的数据处理工作效率。

比较有意思的一点，作者是技术出身，但是行文的逻辑和语言的组织非常流畅表达非常精确，语言通俗易懂。使用到的仅仅是pandas和比较基础的python语法，对于非技术背景的朋友也能很好学习和上手。正如其名一样，深入浅出，既可以帮助初学者的pandas入门，也可以作为Pandas的参考。

时间关系，本书只是粗略读过一遍，在后来的不断深入中相信还有更多的认识，届时再来补评。希望能够对欲购买本书的朋友做一个参考。

最后附上作者对本书的定位：Python 初学者的百科全书，零基础快速入门，Python 工程师的速查手册，解决Pandas 使用中的各种疑难问题。

b**n @京东 2021-09-12：

这本书就是我一直苦苦寻找的书，行文之流畅、通俗之易懂、思维之缜密、归类之全面、重点之提醒、详略之得当、布局之合理、前后之照应、细之又细，我真是爱不释手。本来我一直在看一位外籍华人写的pandas，也是很不错的书，优点很多，唯一的问题就是看到后面，学的内容在脑中变得堆积凌乱，单凭自己无法整理总结形成体系，逐渐变得焦虑起来。我开始到处寻找更适合自己的书，巧的很，这本书刚出来就被我发现了，凭一点内容介绍已感到不同，就买了。现在证明我的直觉是对的。现在已经看了半本书了，越看越有信心，越学越喜欢这本书，并又买了一本，单位家里各一本便于随时学习。我的书评虽晚却是读后真实感受，非常感谢作者推出了一本高质量好书！我是初学者。

贝果 @微信读书 2021-09-06：

我甚至觉得，如果那个学期学数据挖掘的时候能有这么一本工具书，那至少在数据选择、转换和清洗上可以节约很多时间吧。 不至于上来就是机器学习十大算法，监督无监督的，让我整个学期非常痛苦，椅子底下全是头发……那时的我需要的是这种书，而不是机器学习“西瓜书”。（节选）

空心萝卜 @豆瓣 2021-08-16：

本人非互联网从业人员，学习python也是闲暇时间学习，主要用于操作excel。接触pandas后，发现知识面太零散，老是不太会灵活应用。一次偶然机会检索到了gairuo的网站，发现里面归纳总结太好了。加入了站主的微信群后，陆陆续续提出问题得到无私分享。该书系站主撰写的，本人强烈推荐理由有这些：

1、系统的总结，丰富了我们知识面。比如站主推荐的一些df.assign用法，能够快速解决我以前一些错误的习惯，我喜欢以前df=df=df，不断的进行等于赋值；同样，还有df.filter等用法，我以前从未知晓过。通过这些方法学习，能够降低代码繁冗度，提升效率；

2、一本非常强大的参考手册。刚看几章，发现里面涵盖的信息量非常大，且引用最前沿的知识。比如pipe用法，df.convert_dtypes()。简而言之，该书知识非常新。

3、超级强大的售后服务。该书作者不仅建设微信群，在群里不断的解决问题及对图书堪一些小错误，而且将一些优质评论总结归纳共享给我们；

4、通俗易懂的操作。该书并未搞很大的数据集进行演练，且数据集不多，主要系讲解怎么使用pandas的逻辑，这点我非常喜欢。本身书应该教会的是我们运用能力，而不是要做多少行、多少g的数据演练。这点也让我们容易上手。毕竟对于新手，有时候加载数据都不成功，怎么能进行下一步学习！！！

捞星星的猫咪 @豆瓣 2021-08-15：

这本是书我这两年看过的书里最喜欢的一本，天天上班带着下班带着回家，连地铁上都在看，爱不释手，书皮都磨秃噜了。以前也有买过数据分析方面的书，但是pandas都是作为其中的一个板块，把pandas的内容单独出一本书的还第一次看到，很适合我这种学了很多理论但是实战比较欠缺的学习者。

这本书说实话不是特别适合纯小白，因为会有些概念作者没有扫盲，纯新手看的时候可能还需要再查许多专业名词，上手会比较吃力一些，循着这本书的介绍我又去关注了作者的公众号“盖若”，确实是一位经验丰富、干货很多的号主，建议对数据分析有兴趣的同学都可以去关注一下。

前五章都是相对比较基础的内容，主要介绍了pandas的来历和与python的关系，以及一些常规操作，说实话还是非常非常有帮助的，特别是针对excel和csv的导入和导出，以前只知道代码怎么写的，没有去想过原理，看了书才理解，其实理解以后对以后写代码也有很大的帮助。

从第六章开始难度逐渐加深，主要介绍数据的加工处理和清洗，如果数据分析本身是炒菜的话，那前五章介绍的如何买菜，这几章就是介绍的如何洗菜和切菜，做下锅前的准备工作，13-14章还专门对pandas比较难理解和学习的时序内容进行了介绍，这块正好是我的短板，确实学到了很多。另外，可能还有很多人不知道pandas其实做可视化也是一绝，15-16章介绍了如何用pandas做可视化。

最后，我个人觉得只有一章的实战还是少了一些，如果实战的内容能有三章左右感觉会更完美，不过实战的内容刚好把前面所有章节的知识点都串起来了，建议看书的小伙伴一定不要错过最后一章实战，会是最好的学习成功的检验方式。

总体来说还是一本很好的书，内容难易适当，逐层加深，最后实战串联，作者思路清晰、功底扎实，纸张挺好的，华章出版社的书总是让我如此喜爱！

无昵称用户 @当当 2021-07-27：

作为一名职场管理人员，这本书很适合我这样的新手，读完后，我掌握了数据分析那些方法，具体的python实现方式。这本书主要介绍了numpy和pandas模块，逻辑挺清晰的，实操性很强。

无昵称用户 @当当 2021-07-30：

这本书《深入浅出Pandas利用Python进行数据处理与分析》确实是学习Python数据分析最好的参考书了。让我清楚了解了数据分析的整个流程及具体实现方式，还有各种实用的Pandas数据分析库，丰富的代码示例帮助很大。特别是涵盖了新版的pandas,通过实际案例展示如何高效解决数据分析问题，逻辑挺清晰的，实操性应该也挺强。总之，经济金融、数据统计学科同学与从业人员都可以参考着看看，挺不错的，个人比较推荐！

cszcszv163 @豆瓣 2021-08-07：

不得不说，看过的编程相关的书籍，《深入浅出Pandas》真的是用心编撰的一本书，对一个案例数据层层深入剖析，介绍细节也是很全面，学起来十分深刻，推荐学习数据分析的人都可以好好阅读一下这本书！

y***o @天猫 2021-07-29：

书写得不错，表达方式符合中国人的思维习惯，值得一看。

我***嫣 @京东 2021-07-29：

因为工作需要开始学习使用pandas来对Excel文件及CSV文件进行数据分析，这本书涵盖了日常工作工作中的主要数据处理场景，详细的介绍了pandas很多的功能及用法，很好的帮助了我这个菜鸟能快速的入门，谢谢作者。

浪里个龙 @豆瓣 2021-07-25：

之前学python，入门倒是很快，但是一到pandas立马就是一个劝退，太抽象了，不把代码结果对应起来根本不读不懂每个算子是干嘛的，但是这本书里基本每句话都会讲一个算子，然后陪一段代码，一个执行结果，非常直观，容易理解。这本书不仅能用来pandas入门，更可以作为一本用python做数据分析的工具书。墙裂推荐

****f @京东 2021-07-26：

绝对的新书，绝对的专业pandas专业介绍，书本讲的很细，适合新手学习，也适合有经验的码农提升自己，我看了一部分，很喜欢书本的结构安排，以及里面的讲解风格，对照这书本一边看一边练很有效果，喜欢学习数据分析的朋友可以购买学习！推荐！

开***3 @天猫 2021-07-24：

之前读的是动物书，讲的主要是简单的操作，这本书确实惊艳到我了，详细介绍了函数的用法，更加系统，在我原来的基础上更加的巩固我对pandas的使用

风***当 @天猫 2021-07-24：

快递很快，书本手感也很好，里面的干货挺多的，适合新手上路，老手快速查询，内容讲的很透彻，干货满满的一本书。

3***y @天猫 2021-07-24：

之前学python，入门倒是很快，但是一到pandas立马就是一个劝退，太抽象了，不把代码结果对应起来根本不读不懂每个算子是干嘛的，但是这本书里基本每句话都会讲一个算子，然后陪一段代码，一个执行结果，非常直观，容易理解。这本书不仅能用来pandas入门，更可以作为一本用python做数据分析的工具书。墙裂推荐

r***t @天猫 2021-07-24：

本人从事数据开发方面的工作已有多时，但是对于pandas一直没有一个非常清晰的头绪。python版的spark RDD也是借助pandas实现的，只知其用，不知如何优化。李老师发布这本书后，很快就入手了，排版优良印刷清晰。既可以作为入门书还可以作为工具书。可以帮助到学习数据分析的朋友们。

武者小路 @豆瓣 2021-07-29：

本人从大学开始使用接触pandas进行数据分析，距今已经有三年的pandas经验，目前主要是在金融行业从事数据分析的工作，这本书刚到三天，我已经看的过半，想借此聊聊看的感受，不那么专业的，粗浅的评价一下个人对于这本书的看法，优点以及缺点。荐人群：刚刚入门pandas数据分析或者在pandas上有一定学习基础的学习者。优点：1.知识脉络框架清晰连贯，非常适合用于pandas的查询工具书！我在这几天的平时工作中，会有一些知识点有遗忘，如果选择百度的知识点往往很片面，不系统，但是从这本书的目录可以很快查询到相应知识点，并且会做一个很系统的讲解，比如在一些函数调用上，apply、map和pipeline的区别等。2.知识体系先进，内容紧跟pandas的最新版本。这本书因为是最新出版的，所以它的很多pandas的知识内容都是紧紧围绕最新的pandas版本，并且里面的思维也都是最新的，比如关于流行的链式方法的使用等等。3.时间序列分析模块很详细！我本人以前是处理出租车数据的，对这块的要求比较高，这本书对于时间序列分析模块的介绍很系统很全面，在网上的都是很零散的，所以非常适合进行学习。目前市面上几乎没有一本主流专注于介绍pandas的书籍，几乎都是以python为主出发去做详细的介绍，所以笔者认为该书极大填补了pandas教程在市面上的不足，如果你是从事数据分析等相关行业的，一定不容错过。（节选）

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