本书首先阐述了为什么选择Python进行数据分析；通过示例来阐述如何使用数据；深入介绍了IPython——一个交互式的计算和开发环境，包括IPython的基础、功能、特性、运行环境、代码开发，以及基于Qt的丰富的GUI控制台、matplotlib集成和pylab模式、使用命令查看、搜索和重用历史记录；并且介绍了NumPy的基础：数组和矢量化计算；通过pandas数据结构分析介绍Python在数据分析方面的优势；在数据加载、存储和文件格式章节介绍了阅读和写作中的文本格式的数据，包括读取、写入、以及分割文本文件；数据处理：清洁、转换、合并和重塑，包括：合并和合并数据集、合并数据库风格DataFrame、结合数据与重叠等。