本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。
第2版中的主要更新包括：
• 所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)
• 更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引
• 更新pandas库到2017年的新版
• 新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示
• 新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍
目录
第1章 准备工作7
第2章 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook20
第3章 内建数据结构、函数及文件54
第4章 NumPy基础：数组与向量化计算87
第5章 pandas入门123
第6章 数据载入、存储及文件格式165
第7章 数据清洗与准备188
第8章 数据规整：连接、联合与重塑216
第9章 绘图与可视化245
第10章 数据聚合与分组操作274
第11章 时间序列303
第12章 高阶pandas346
第13章 Python建模库介绍364
第14章 数据分析示例382
