【名人推荐】 “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。” ——Fernando Pérez　加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一 【内容简介】 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。 •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。 •学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 •从pandas库的数据分析工具开始。 •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 •处理各种各样的时间序列数据。 •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

本书的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表，由Python的行者根据自身经验组织而成，是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习体验，通过故事的方式传达给读者，同时也分享了蟒样（Pythonic式）的知识获取技巧，而且希望将最常用的代码和思路，通过作弊条（Cheat Sheet，提示表单）的形式分享给有初步基础的Python 用户，来帮助大家多快好省地完成功能。 本书期望成为学习使用Python的同好们的沟通话题，引发进一步的学习/应用/创造/推广，就是笔者的追求！因为Python语言本身是种非常灵活的动态脚本语言，同一个目标可以使用多种方式完成，笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解，选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能，聪明的读者一定可以看出来的，那么请会心一笑，因为您已经和我们心灵相通了！