本书第1版出版于2012年，彼时基于 Python 的开源数据分析库（例如 pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。
第3版针对 Python3.10 和 pandas1.4 进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的 pandas、NumPy、IPython 和 Jupyter。
本书作者 Wes McKinney 是 Python pandas 项目的创始人。本书对 Python 数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习 Python 的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的 Python 程序员阅读。读者可以从 GitHub 获取数据文件和相关资料。
目录:
第1章 准备工作
第2章 Python语法基础、IPython和Jupyter notebook
第3章 Python的数据结构、函数和文件
第4章 NumPy基础：数组和向量化计算
第5章 pandas入门
第6章 数据加载、存储与文件格式
第7章 数据清洗和准备
第8章 数据规整：连接、联合和重塑
第9章 绘图和可视化
第10章 数据聚合与分组操作
第11章 时间序列
第12章 Python建模库介绍
第13章 数据分析案例
附录A 高阶NumPy
附录B 更多关于IPython的内容
点击下载