# 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版  > 译者：[SeanCheney](https://github.com/iamseancheney) > > 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 + [在线阅读](https://pyda.apachecn.org) + [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) ‍ + [在线阅读](https://www.gitbook.com/book/wizardforcel/pyda-2e/details) + [PDF格式](https://www.gitbook.com/download/pdf/book/wizardforcel/pyda-2e) + [EPUB格式](https://www.gitbook.com/download/epub/book/wizardforcel/pyda-2e) + [MOBI格式](https://www.gitbook.com/download/mobi/book/wizardforcel/pyda-2e) + [代码仓库](https://github.com/apachecn/pyda-2e-zh) 下载本书代码（本书GitHub地址）：[https://github.com/wesm/pydata-book](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 notebook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。）