示例示例Python数据分析书籍包括：Python for Data ：由Wes 编写的《Python for Data 》是一本介绍如何使用Python进行数据分析的书籍。它介绍了如何使用Python处理数据，并使用NumPy、pandas和进行数据可视化。
Python数据分析书籍包括：
1. Python for Data Analysis：由Wes McKinney编写的《Python for Data Analysis》是一本介绍如何使用Python进行数据分析的书籍。它介绍了如何使用Python处理数据，并使用NumPy、pandas和matplotlib进行数据可视化。
代码示例：
import pandas as pd
# read in the data
df = pd.read_csv('data.csv')
# calculate the mean of each column
means = df.mean()
# print out the results
print(means)
2. Python Data Science Handbook：《Python Data Science Handbook》由Jake VanderPlas编写，是一本关于如何使用Python进行数据科学的书籍。它介绍了如何使用Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-Learn来进行数据分析。
代码示例：
import numpy as np
from sklearn import datasets
# load the iris dataset
iris = datasets.load_iris()
# create a feature matrix
X = iris.data
# create a target vector
y = iris.target
# split the data into training and test sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# train a support vector machine classifier
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)
# make predictions on the test set
y_pred = clf.predict(X_test)
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