这本书自2013年第一版发行后，就广受好评。第一版的时候作者用的是Python2，不过随着Python2的维护年限将近（2020），以及Python3的推广，整个社群向Python3转变已经成为不可扭转的趋势。所以在第二版里，作者使用了Python3.6。而我实际写的代码则是基于Python3.5，使用上没有任何差别。
这里提供官方原版英文下载，附件集合了第二版英文原文、第二版的笔记精要、以及第二版原书的代码
2017第二版主要更新：
所有代码，包括Python教程，都升级到了Python3.6（第一版用的是Python2.7）
更新了Python的安装介绍。这次改用Anaconda Python发行版，以及其他一些需要的Python包
使用了最新的2017版pandas
新增了一章，用来介绍pandas的高级应用工具，和其他一些有用的小贴士
简单介绍了如何使用statsmodels和scikit-learn本来很早就知道这本书了，直到最近才终于有时间，打算把这本书完整过一遍，顺便用jupyter做成笔记方便以后查阅。结果在看第一版第三章的时，突然发现作者已经在2017年推出了第二版，不过暂时还没有中文版。想了想反正也要做成笔记，索性直接把英文翻译成中文，做一个简洁版的Notebook版本分享出来好了，也算是为开源世界做点小贡献。
笔记目录
CHAPTER 1：Preliminaries（预备知识）
Chapter 2: Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks (Python语言基础，Ipython和Jupyter Notebooks)
Chapter 3: Built-in Data Structures, Functions, and Files (内建数据结构，函数和文件)
Chapter 4: NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation（NumPy基础：数组和向量化计算）
Chapter 5: Getting Started with pandas（开始使用pandas）
Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats（数据加载，存储，文件格式）
Chapter 7: Data Cleaning and Preparation（数据清洗和准备）
Chapter 8: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape（数据加工：加入, 结合, 变型）
Chapter 9: Plotting and Visualization（绘图和可视化）
Chapter 10: Data Aggregation and Group Operations（数据汇总和组操作）
Chapter 11: Time Series（时间序列）
Chapter 12: Advanced pandas（高级pandas用法）
Chapter 13: Introduction to Modeling Libraries in Python（Python中建模库的介绍）
Chapter 14: Data Analysis Examples（数据分析实例）
