第5章 pandas入门
pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。
第4章 Numpy基础：数组和矢量计算
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
第3章 Python的数据结构、函数和文件
本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。
第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter Notebooks
在我来看，没有必要为了数据分析而去精通Python。我鼓励你使用IPython shell和Jupyter试验示例代码，并学习不同类型、函数和方法的文档。本书大部分内容关注的是基于表格的分析和处理大规模数据集的数据准备工具。最好在IPython和Jupyter中亲自尝试本书中使用的工具。
附录B 更多关于IPython的内容
第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可以从控制台或在jupyter使用。