《Python统计分析》这本书主要介绍了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。以下是对这本书的评价：
内容全面：
书中涵盖了从Python基础语法到高级数据分析技巧的全面内容，适合不同层次的读者。
实战性强：
通过丰富的案例和详细的步骤，书中展示了如何利用Python进行数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等关键步骤。
实用工具介绍：
作者分享了诸如pandas、NumPy、Matplotlib等实用工具和库的使用技巧，这些在数据分析领域非常重要。
理论与实践结合：
书中不仅讲解理论知识，还提供了相关的代码和数据，使读者能够复现和加深理解。
更新及时：
作为第三版，本书更新了Python3.1以及pandas1.4的相关内容，保持了与当前技术发展的同步。
适合初学者：
对于初学者友好，不纠缠于细节，能够快速入门。
深度与广度平衡：
虽然力求简明扼要，但书中对某些主题如生存分析和贝叶斯分析等提供了从入门到高级的内容，内容较为深入。
局限性：
有读者反映，书中对某些复杂概念讨论不够深入，对于没有统计学基础知识的读者可能不太适合。
综上所述，《Python统计分析》是一本全面且实用的Python数据分析入门书籍，适合希望学习Python进行数据分析的读者。