本书理论与实践相结合，循序渐进地介绍使用 Python进行数据分析的完整流程和核心方法，全面、系统地讲解了数据获取、清洗、处理、可视化、探索性分析、预测建模及机器学习算法等内容。全书分5部分共13章，前11章系统介绍数据分析入门、Python数据分析必备编程基础、Pandas数据处理基础、数据清洗与预处理、数据可视化分析、数据合并与重塑、分组聚合与数据透视、时间序列分析、探索性数据分析、机器学习之有监督学习、机器学习之无监督学习等核心知识与方法，最后两章为综合实践项目，分别为电商用户行为分析与精准营销、混凝土配方优化与成本决策。书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。

本书主要面向全国高等学校的在读学生，以及从事数据分析、数据科学、机器学习等领域的广大教师、科研人员和从业人员。