pydata-book README

The project's README from github.com/wesm/pydata-book. As one markdown file: README.md.

Python for Data Analysis, 3rd Edition

Materials and IPython notebooks for "Python for Data Analysis, 3rd Edition" by Wes McKinney, published by O'Reilly Media. Book content including updates and errata fixes can be found for free on my website.

Buy the book on Amazon

Follow Wes on Twitter: Twitter Follow

Setup Instructions

uv is a fast Python package installer and resolver. To get started:

  1. Install uv if you haven't already:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. Start Jupyter Notebook with all dependencies:
uv run jupyter notebook

That's it! uv will automatically create a virtual environment and install all required packages from pyproject.toml.

Option 2: Using Conda

  1. Create a new conda environment:
conda create -n pydata-book python=3.11
conda activate pydata-book
  1. Install dependencies:
pip install -r requirements.txt
  1. Start Jupyter Notebook:
jupyter notebook

Note: This project uses pandas 2.0.3 to ensure compatibility with the notebooks.

2nd Edition Readers

If you are reading the 2nd Edition (published in 2017), please find the reorganized book materials on the 2nd-edition branch.

1st Edition Readers

If you are reading the 1st Edition (published in 2012), please find the reorganized book materials on the 1st-edition branch.

IPython Notebooks:

License

Code

The code in this repository, including all code samples in the notebooks listed above, is released under the MIT license. Read more at the Open Source Initiative.

pydata-book (wesm/pydata-book)

Searching Database…

25K ·GitHub
Pydata-book
Что это такое?Это сопутствующий репозиторий с блокнотами Jupyter и материалами к книге «Python for Data Analysis» Уэса Маккинни, которые охватывают pandas, NumPy и методы анализа данных.
Это самостоятельная библиотека или просто блокноты к книге?Это набор блокнотов IPython/Jupyter, которые повторяют главы книги. Это не библиотека и не пакет, который можно импортировать в другие проекты.
Как запустить блокноты?Используйте uv (рекомендуется), чтобы он автоматически создал виртуальное окружение, установил зависимости из pyproject.toml и затем открыл Jupyter Notebook. Также можно создать окружение conda и установить перечисленные зависимости вручную.
Нужна ли конкретная версия pandas?Да, в проекте зафиксирована версия pandas 2.0.3, чтобы результаты в блокнотах точно совпадали с книгой.
Что делать, если я читаю старое издание книги?В репозитории по умолчанию используется 3-е издание. Читателям 2-го или 1-го издания нужно переключиться на специальные git-ветки 2nd-edition или 1st-edition, так как материалы из основной ветки не соответствуют главам старых изданий.
Какие темы охватывают главы?Они проходят основы Python, массивы NumPy, основы pandas, загрузку, очистку и преобразование данных, построение графиков, агрегацию, временные ряды, знакомство с библиотеками для моделирования и полные примеры анализа данных, а также приложение о продвинутом NumPy.
Можно ли здесь прочитать текст самой книги?Нет, в этом репозитории только блокноты с кодом. Полный текст книги с обновлениями и списком опечаток бесплатно размещён на сайте автора, а купить книгу можно на Amazon.
What are similar projects?PythonDataScienceHandbook, pandas_exercises, Python-100-Days, mlcourse.ai, Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers, Data-Science-For-Beginners, Ai-Learn, 100-Days-Of-ML-Code
Which topics is it in?ipython, notebooks, plotting, loading, analysis, data-processing, time-series, pandas, data-analysis, numpy, jupyter notebook, data-visualization
Creator
wesm
Size
63.7 MB
Stars
25K
Updated
CommitOct 17
Age
14y
Commits · 90 Days