还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化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。