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这书我只能说是写着玩的，要教基础就教基础，要教深度问题就教深度问题，可惜啥也不是。东西都是浅尝辄止，看了一章，我的评价是不如不写。作者自己我相信肯定是懂和会用的，但是别出来赚这黑心钱了，不适合教人！

极大似然估计函数 L(β) 中的Pit 中的 i 是指什么？

2021年到2023年可能Pandas版本几经变更, 导致DataFrame的聚合操作 出现Keyerror : CustomerID, 我调整了一下Code的顺序
data1=data0.assign(amount=data0['UnitPrice'].multiply(data0['Quantity'])) first_time=data1[['CustomerID','InvoiceDate']].groupby('CustomerID').nth(0).reset_index().rename(columns={'InvoiceDate':'first_time'}) first_time['first_time'] = first_time['first_time'].apply(lambda x: x.date()) data2=pd.merge(data1,first_time,how='left',on=['CustomerID'])
应该是可以正常运行了
另外Chapter 3 还有多处 Load Data 指定的数据文件路径一会儿在 Data 子文件夹里, 一会儿又是同级文件夹, 看得人头发晕😂

谢博士，你好。最近拜读了你、缪莹莹等所著的数据科学工程实践，感触良多。如你在前言中所说，这本书点明了关键节点，起到了引导作用。
所以我现在想沿着这个方向，再找一些资料进行学习。你能沿着这本书，给推荐几本书吗或者阅读材料，英文也可
”第三类是少部分互联网领域统计实 验的书，这类书多是外文，知识较新，阅读门槛较高，通常针对互联网 广告和搜索领域，在不理解理论背景的情况下也难以迁移到其他场景“
你在上面这段话中描述的书能推荐给我吗？
非常感谢你百忙中的回复。