功能全面的 Python 数据教程，适合刚入门或者想系统整理知识的你。用的是比较实用的库：像pandas、numpy、bokeh还有scikit-learn，几乎就是数据的标配组合了。安装环境推荐用Anaconda，一次到位，省得折腾依赖，挺适合懒人和效率党。

Ipython Notebook也就是现在说的 Jupyter，用起来也蛮顺手的。在浏览器里写代码、跑结果，图表也能直接显示，边学边看，反馈快。你写一个函数试试看，马上就知道对不对，体验还是挺爽的。

Pandas是主角，它的DataFrame和Series这两个数据结构真的是数据的利器。比如你导入一个 Excel 表，转成DataFrame，就能筛选、排序、聚合，响应也快，代码也简单。

数据的环节也讲得比较细，像dropna、fillna缺失值，groupby做分组统计，或者用astype转类型这些都有讲。文本也照顾到了，比如拆分列、提取关键词、批量替换，蛮实用的。

讲的数据规整部分，我觉得适合做模型前的准备。数据标准化、独热编码这些，直接贴出来还能当模板用。像MinMaxScaler或者OneHotEncoder这类工具，不熟练也能边看边练。

如果你刚准备入坑数据，或者做项目时需要回头查查怎么数据，这份 PPT 还是挺靠谱的。顺手贴几个扩展资源链接，你可以直接去看看：

如果你用的是Anaconda，那运行这些 Notebook 基本不会出啥兼容问题，直接用就行。