2021-01-02 00:16:29

SUMMARY.md

++   [计算与推断思维](docs/data8-textbook-zh/README.md)
+    +   [一、数据科学](docs/data8-textbook-zh/1.md)
+    +   [二、因果和实验](docs/data8-textbook-zh/2.md)
+    +   [三、Python 编程](docs/data8-textbook-zh/3.md)
+    +   [四、数据类型](docs/data8-textbook-zh/4.md)
+    +   [五、表格](docs/data8-textbook-zh/5.md)
+    +   [六、可视化](docs/data8-textbook-zh/6.md)
+    +   [七、函数和表格](docs/data8-textbook-zh/7.md)
+    +   [八、随机性](docs/data8-textbook-zh/8.md)
+    +   [九、经验分布](docs/data8-textbook-zh/9.md)
+    +   [十、假设检验](docs/data8-textbook-zh/10.md)
+    +   [十一、估计](docs/data8-textbook-zh/11.md)
+    +   [十二、为什么均值重要](docs/data8-textbook-zh/12.md)
+    +   [十三、预测](docs/data8-textbook-zh/13.md)
+    +   [十四、回归的推断](docs/data8-textbook-zh/14.md)
+    +   [十五、分类](docs/data8-textbook-zh/15.md)
+    +   [十六、比较两个样本](docs/data8-textbook-zh/16.md)
+    +   [十七、更新预测](docs/data8-textbook-zh/17.md)
++   [利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版](docs/pyda-2e-zh/README.md)
+    +   [第 1 章 准备工作](docs/pyda-2e-zh/1.md)
+    +   [第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter 笔记本](docs/pyda-2e-zh/2.md)
+    +   [第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件](docs/pyda-2e-zh/3.md)
+    +   [第 4 章 NumPy 基础：数组和向量计算](docs/pyda-2e-zh/4.md)
+    +   [第 5 章 pandas 入门](docs/pyda-2e-zh/5.md)
+    +   [第 6 章 数据加载、存储与文件格式](docs/pyda-2e-zh/6.md)
+    +   [第 7 章 数据清洗和准备](docs/pyda-2e-zh/7.md)
+    +   [第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑](docs/pyda-2e-zh/8.md)
+    +   [第 9 章 绘图和可视化](docs/pyda-2e-zh/9.md)
+    +   [第 10 章 数据聚合与分组运算](docs/pyda-2e-zh/10.md)
+    +   [第 11 章 时间序列](docs/pyda-2e-zh/11.md)
+    +   [第 12 章 pandas 高级应用](docs/pyda-2e-zh/12.md)
+    +   [第 13 章 Python 建模库介绍](docs/pyda-2e-zh/13.md)
+    +   [第 14 章 数据分析案例](docs/pyda-2e-zh/14.md)
+    +   [附录 A NumPy 高级应用](docs/pyda-2e-zh/a.md)
+    +   [附录 B 更多关于 IPython 的内容](docs/pyda-2e-zh/b.md)
 +   [TutorialsPoint NumPy 教程](docs/tutorialspoint-numpy.md)
 +   [NumPy 秘籍中文第二版](docs/numpy-cookbook-2e/README.md)
     +   [零、前言](docs/numpy-cookbook-2e/ch00.md)
@@ -324,35 +359,17 @@
     +   [六、最好的机器学习资源](docs/ml-for-humans/6.md)
 +   [机器学习超级复习笔记](docs/super-machine-learning-revision-notes/README.md)
 +   [Python 自然语言处理 第二版](docs/nlp-py-2e/README.md)
-	+   [前言](docs/nlp-py-2e/0.md)
-	+   [1 语言处理与 Python](docs/nlp-py-2e/1.md)
-	+   [2 获得文本语料和词汇资源](docs/nlp-py-2e/2.md)
-	+   [3 处理原始文本](docs/nlp-py-2e/3.md)
-	+   [4 编写结构化程序](docs/nlp-py-2e/4.md)
-	+   [5 分类和标注词汇](docs/nlp-py-2e/5.md)
-	+   [6 学习分类文本](docs/nlp-py-2e/6.md)
-	+   [7 从文本提取信息](docs/nlp-py-2e/7.md)
-	+   [8 分析句子结构](docs/nlp-py-2e/8.md)
-	+   [9 构建基于特征的语法](docs/nlp-py-2e/9.md)
-	+   [10 分析句子的意思](docs/nlp-py-2e/10.md)
-	+   [11 语言学数据管理](docs/nlp-py-2e/11.md)
-	+   [后记：语言的挑战](docs/nlp-py-2e/12.md)
-	+   [索引](docs/nlp-py-2e/14.md)
-+   [计算与推断思维](docs/data8-textbook-zh/README.md)
-	+   [一、数据科学](docs/data8-textbook-zh/1.md)
-	+   [二、因果和实验](docs/data8-textbook-zh/2.md)
-	+   [三、Python 编程](docs/data8-textbook-zh/3.md)
-	+   [四、数据类型](docs/data8-textbook-zh/4.md)
-	+   [五、表格](docs/data8-textbook-zh/5.md)
-	+   [六、可视化](docs/data8-textbook-zh/6.md)
-	+   [七、函数和表格](docs/data8-textbook-zh/7.md)
-	+   [八、随机性](docs/data8-textbook-zh/8.md)
-	+   [九、经验分布](docs/data8-textbook-zh/9.md)
-	+   [十、假设检验](docs/data8-textbook-zh/10.md)
-	+   [十一、估计](docs/data8-textbook-zh/11.md)
-	+   [十二、为什么均值重要](docs/data8-textbook-zh/12.md)
-	+   [十三、预测](docs/data8-textbook-zh/13.md)
-	+   [十四、回归的推断](docs/data8-textbook-zh/14.md)
-	+   [十五、分类](docs/data8-textbook-zh/15.md)
-	+   [十六、比较两个样本](docs/data8-textbook-zh/16.md)
-	+   [十七、更新预测](docs/data8-textbook-zh/17.md)
+    +   [前言](docs/nlp-py-2e/0.md)
+    +   [1 语言处理与 Python](docs/nlp-py-2e/1.md)
+    +   [2 获得文本语料和词汇资源](docs/nlp-py-2e/2.md)
+    +   [3 处理原始文本](docs/nlp-py-2e/3.md)
+    +   [4 编写结构化程序](docs/nlp-py-2e/4.md)
+    +   [5 分类和标注词汇](docs/nlp-py-2e/5.md)
+    +   [6 学习分类文本](docs/nlp-py-2e/6.md)
+    +   [7 从文本提取信息](docs/nlp-py-2e/7.md)
+    +   [8 分析句子结构](docs/nlp-py-2e/8.md)
+    +   [9 构建基于特征的语法](docs/nlp-py-2e/9.md)
+    +   [10 分析句子的意思](docs/nlp-py-2e/10.md)
+    +   [11 语言学数据管理](docs/nlp-py-2e/11.md)
+    +   [后记：语言的挑战](docs/nlp-py-2e/12.md)
+    +   [索引](docs/nlp-py-2e/14.md)

docs/pyda-2e-zh/README.md

+# 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
+
+![](cover.jpg)
+
+> 译者：[SeanCheney](https://github.com/iamseancheney)
+> 
+> 卑鄙是卑鄙者的通行证，高尚是高尚者的墓志铭。——北岛
+
++   [在线阅读](https://pyda.apachecn.org)
++   [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/pyda-2e-zh/)
++   [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
++   [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
++   [Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南](https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-2e-zh)
+
+[下载本书代码（本书 GitHub 地址）](https://github.com/wesm/pydata-book)（建议把代码下载下来之后，安装好 Anaconda 3.6，在目录文件夹中用 Jupyter 笔记本打开）
+
+本书是 2017 年 10 月 20 号正式出版的，和第 1 版的不同之处有：
+
+* 包括 Python 教程内的所有代码升级为 Python 3.6（第 1 版使用的是 Python 2.7）
+* 更新了 Anaconda 和其它包的 Python 安装方法
+* 更新了 Pandas 为 2017 最新版
+* 新增了一章，关于更高级的 Pandas 工具，外加一些 tips
+* 简要介绍了使用 StatsModels 和 scikit-learn
+
+对有些内容进行了重新排版。（译者注 1：最大的改变是把第 1 版附录中的 Python 教程，单列成了现在的第 2 章和第 3 章，并且进行了扩充。可以说，本书第 2 版对新手更为友好了！）
+
+（译者注 2：毫无疑问，本书是学习 Python 数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python 数据分析》，这样更简短。但是为了尊重第 1 版的翻译，考虑到继承性，还是用老书名。这样读过第一版的老读者可以方便的用之前的书名检索到第二版。作者在写第二版的时候，有些文字是照搬第一版的。所以第二版的翻译也借鉴 copy 了第一版翻译：即，如果第二版中有和第一版相同的文字，则 copy 第一版的中文译本，觉得不妥的地方会稍加修改，剩下的不同的内容就自己翻译。这样做也是为读过第一版的老读者考虑——相同的内容可以直接跳过。）
+
+
+## 下载
+
+### Docker
+
+```
+docker pull apachecn0/pyda-2e-zh
+docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/pyda-2e-zh
+# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
+```
+
+### PYPI
+
+```
+pip install pyda-2e-zh
+pyda-2e-zh <port>
+# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
+```
+
+### NPM
+
+```
+npm install -g pyda-2e-zh
+pyda-2e-zh <port>
+# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
+```

docs/pyda-2e-zh/SUMMARY.md

++   [利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版](README.md)
++   [第 1 章 准备工作](1.md)
++   [第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter 笔记本](2.md)
++   [第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件](3.md)
++   [第 4 章 NumPy 基础：数组和向量计算](4.md)
++   [第 5 章 pandas 入门](5.md)
++   [第 6 章 数据加载、存储与文件格式](6.md)
++   [第 7 章 数据清洗和准备](7.md)
++   [第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑](8.md)
++   [第 9 章 绘图和可视化](9.md)
++   [第 10 章 数据聚合与分组运算](10.md)
++   [第 11 章 时间序列](11.md)
++   [第 12 章 pandas 高级应用](12.md)
++   [第 13 章 Python 建模库介绍](13.md)
++   [第 14 章 数据分析案例](14.md)
++   [附录 A NumPy 高级应用](a.md)
++   [附录 B 更多关于 IPython 的内容](b.md)
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