Python数据分析：活用Pandas库

这本书最实在的地方，是它把自己定位为一本能'边读边练边翻完'的工具书，而不是一部让人望而生畏的理论专著。它不追求面面俱到的详尽，反而以简明扼要见长——覆盖Pandas基本概念与数据处理全流程，比经典教材更便于快速回顾。读者反馈里反复出现的，是那些'每次翻完都有新收获'的小技巧，以及它'挺从实用角度出发、不止于pandas'的难得之处。不过，'不够深入'几乎是绕不开的争议：它适合想快速上手或温习知识的入门者，却未必能满足想啃透底层原理的进阶需求。正因如此，购买前想清楚自己要的是'查用'还是'学深'，显得格外重要。

丹尼尔·陈（Daniel Y. Chen），Lander Analytics 公司数据科学家，Software Carpentry 和 Data Carpentry 的讲师和课程维护人员，DataCamp 的课程讲师。目前在弗尼吉亚理工大学社会与决策分析实验室从事政策决策数据分析。