为使数据有用且有意义，必须对其进行整理和提炼。本书将向读者传输这些过程背后的所有核心思想，并让读者掌握该领域中*通俗的工具和技术的相关知识。
本书从Python基础知识开始，主要聚焦于数据结构，接着简要介绍数据整理的基本工具NumPy和pandas库，之后介绍如何使用相同的Python后端从各种不同的数据源（如internet、大型数据库或Excel财务表）中提取和转换数据，以及如何根据下游的分析工具需求，处理缺失或不正确的数据并重新格式化数据。读者将通过现实世界的示例和数据集学习这些相关概念。*后，通过本书附录中的活动练习，读者将有足够的信心来处理大量的数据源，有效地提取、清理、转换和格式化数据。