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在众多解释型语言中，Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区。进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用python进行科学计算的势头越来越猛。

近年来，由于Python有不断改良的库(主要是pandas)，使其成为数据处理任务的一大代替方案，结合其在通用编程方面的强大实力，完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

作为一个科学计算平台，Python的成功源于能够轻松的集成C、C++以及Fortran代码。大部分现代计算机环境都利用了一些Fortran和C库来是西安线性代数、优选、积分、快速傅里叶变换以及其他诸如此类的算法。

今天给小伙伴们分享的这份手册堪称数据分析实用入门指南，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。

限于文章篇幅原因，只能以截图的形式展示出来，有需要的小伙伴可以文末获取↓↓↓

目录

内容

第1章 准备工作

第2章 Python 语言基础、IPython及Jupyter notebook

第3章 内建数据结构、函数及文件

第4章 NumPy 基础：数组与向量化计算

第5章 pandas 入门

第6章 数据载入、存储及文件格式

第7章 数据清洗与准备

第8章 数据规整：连接、联合与重塑

第9章 绘图与可视化

第10章 数据聚合与分组操作

第11章 时间序列

第12章 高阶 pandas

第13章 Python 建模库介绍

第14章 数据分析示例

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