本书系统阐述Pandas基础知识、应用原理，以及应用流程和应用技巧等实战知识。
全书共分为5篇：第1篇为入门篇（第1和2章），第2篇为基础篇（第3和4章），第3篇为基础强化篇（第5～7章），第4篇为进阶篇（第8～11章），第5篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括Python简介、NumPy基础、Pandas入门、数据筛选、数据转换、文本转换、数据获取、数据处理、数据分组、时间序列、数据可视化、实战案例分析。
本书可作为Python数据分析的入门与进阶书籍，适用于有一定Python基础的读者、对数据分析感兴趣的学生，也可作为数据分析及其他编程爱好者、IT培训机构的参考书籍。

黄福星，精益六西格玛黑带，物流职业经理人（运营总监）。二十多年工作经历，职业生涯横跨大型生产制造、综合保税物流与供应链、快递快运与新零售等。在信息流指导物流、数据指导改善、物流降本增效方面经验丰富，能够熟练地将精益改善技术与大数据分析技术运用于各类现场管理。

第1篇 入门篇
第1章 Python简介
1.1 Pandas简介
1.2 Pandas数据分析
1.3 Jupyter与Anaconda
1.4 Anaconda、conda与pip
1.4.1 Anaconda
1.4.2 conda
1.4.3 Anaconda与conda
1.5 Anaconda的下载与安装
1.6 Anaconda安装简介
1.6.1 安装步骤
1.6.2 Anaconda Navigator简介
1.6.3 Anaconda Prompt使用简介
1.6.4 Anaconda Navigator与Anaconda Prompt
1.6.5 conda与pip
1.6.6 Nbextensions
1.7 Jupyter Notebook简介
1.7.1 代码模式
1.7.2 Markdown模式
1.8 Jupyter Notebook快捷键简介
1.9 本章回顾
第2章 NumPy基础
2.1 对象、数据、数组
2.1.1 位与字节
2.1.2 对象
2.1.3 数组
2.2 数组的创建方式
2.2.1 ndarray
2.2.2 np.array()
2.2.3 np.arange()
2.2.4 np.linspace()
2.2.5 np的特殊函数
2.3 数据的基本属性
2.3.1 NumPy数组属性
2.3.2 改变数组的形状
2.3.3 数组堆叠与分割
2.3.4 广播机制
2.4 通用函数（ufunc)
2.4.1 排序函数
2.4.2 一元函数
2.4.3 多元函数
2.4.4 数学函数
2.4.5 随机函数
2.4.6 字符串函数
2.4.7 条件操作
2.4.8 高阶操作
2.5 本章回顾
第2篇 基础篇
第3章 Pandas入门
3.1 Series
3.1.1 Series基础知识
3.1.2 Series的构建
3.1.3 Series的常用转换方法
3.1.4 Series的“十八招”
3.2 DataFrame
3.2.1 DataFrame基础知识
3.2.2 创建
3.2.3 DataFrame相关知识
……
第3篇 基础强化篇
第4篇 进阶篇
第5篇 案例篇