《Python数据科学入门》是一本很好的入门级书籍。本书全面介绍了Python语言在数据科学领域的基础知识，包含了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析等方面的内容，为初学者提供了一条完整的学习路径。书中的示例和案例都非常实用，能够帮助读者更好地理解和应用所学知识。作者还提供了一些有用的资源和工具供读者下载，方便深入学习和实践。这本书很值得推荐，无论是对于想要学习Python语言并在数据科学领域应用的初学者，还是对于想要进一步拓展自己知识广度的进阶者。
Python数据科学入门 电子书封面
读者评价
就是一本python数据科学的知识目录索引，点到即止，没有任何哪怕一点点的深入。如果是零基础想为学习python数据科学建立一个知识地图，然后按图索骥，深入学习数据科学的知识，倒是可以看看。
书很薄，但内容很多，不是一本入门书，推荐有数据分析基础的人看。是py3的。。py3应该成为以后的趋势，市面上大多都是2.7的，所以这本书还是很推荐的
内容介绍
Python数据科学入门以Python语言讲述数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。
目录
- 第1章 什么是数据科学
- 第2章 数据科学的Python核心
- 第3章 使用文本数据
- 第4章 使用数据库
- 第5章 使用表格形式的数值数据
- 第6章 使用series和frame
- 第7章 使用网络数据
- 第8章 绘图
- 第9章 概率与统计
- 第10章 机器学习
- 附录1 扩展阅读
- 附录2 单星项目的解决方案
下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。 NumPy：这是一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。 SciPy：这是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。 Pandas：这是一个用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。 Matplotlib：这是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。 IPython：这个库为Python提供了强大的交互式Shell，也为Jupyter提供了内核，同时还支持交互式数据可视化功能。我们将在本文稍后介绍IPython shell。 Jupyter Notebook：它提供了一个基于Web的交互式shell，可以创建和共享支持可实时代码和可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。
pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据（如SQL）灵活的数据处理能力。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。 对于金融行业的用户，pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。 DataFrame是pandas的一个对象，它是一个面向列的二维表结构，且含有行标和列标。 ps.引用一段网上的话说明DataFrame的强大之处： Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。 说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。