人生苦短，我用Python！Python的学习对于数据分析是不可或缺的工具，虽然处理少量的数据时用Excel很便捷，但也一定不能忽视Python的学习，因为当涉及到大数据量、分维度的数据处理时，一定绕不开Python。即便是资深的数据分析师，也要时刻保持对Python领域专业知识的摄入，那有没有靠谱的Python数据分析书籍推荐呢？当然有。不仅有，还很多。以下就是今天的书籍推荐，还不快来看看？
新手入门，不分方向
一、《Python编程：从入门到实践》
这本书适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python3，书中介绍Python语言的基础知识和通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能，本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。同时，每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。
二、《Python基础教程（第3版）》
这本书是经典教程的全新改版，作者根据Python3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，如果你没有任何编程基础，那么，你最好先读完第一本的《Python编程：从入门到实践》，这之后再选择这本作为你的第二本Python书籍，如果你已经是一位编程语言老手，也依然能够在这本书里学到不少知识。
三、《流畅的Python》
这本书是由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。书中从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Py3和Py2，同时有大量详尽的代码示例，并附有主题相关高质量的参考文献和视频链接。
四、《Python核心编程（第二版）》
书中总共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程多线程编程、GU编程、数据库编程等。第2部分讲解了与web开发相关的主题，把偶偶web客户端和服务器、CGL和wSGL相关的web编程、Django web框架等；第3部分则为一个补充章节，包括文本处理以及其他内容。
数据分析方向
一、《利用Python进行数据分析》
本书作者是pandas库的主要作者，所以本书也可作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南，适合刚接触Python的分析人员以及刚接触科学计算的Python程序员。
二、《Python Cookbook（第三版）》
该书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，本书还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。
三、《Python数据分析实战》
本书的主要特点是用Python语言介绍数据分析的所有概念，展示了如何利用Python语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据提取、处理和分析。
四、《Python数据科学手册》
该书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。
五、《Python数据可视化编程实战》
这是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python最流行的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果，适合对Python编程有一定基础的开发人员，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。
以上就是小编对零基础学习Python数据分析方向相关图书推荐啦，不过，虽然推荐了这么多，全部买下来也不现实，因为看完一本并且实际应用到它少说也得一两个月，所以选择两到三本自己感兴趣并且适合自己的就好了。另外，图书大部分时候都作为理论查询和实战案例的补充来使用，要想Python，要想学好数据分析，还是得实际应用才行。希望以上内容对大家的学习有所帮助。
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