本书共包含13章, 第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容 ; 第二部分介绍pandas库中的4类操作, 包括索引、分组、变形和连接 ; 第三部分介绍基于pandas库的4类数据, 包括缺失数据、文本据、分类数据和时间序列数据, 并介绍这4类数据的处理方法 ; 第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色, 每章的最后一节为习题, 同时每章包含许多即时性的习 (练一练) 。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。