1.6 Navigating This Book（本书导航）
如果之前没有接触过Python，那么你应该在第2章和第3章多花一些时间。这两章介绍了Python语言的特性和IPython shell以及Jupyter notebooks。这些东西是本书的基本知识。如果已经有了相关经验，可以直接跳过这些章节。
在第4章，会介绍一些Numpy的关键用法，高级用法的部分会放在附录A。
第5章，介绍pandas。在剩余的章节，会使用pandas、numpy和matplotlib（可视化）。
本书的章节尽可能以递增的形式组织，当然，有些知识是会跨章节的。
通常来说，一些任务可以归为下面几类：
- Interacting with the outside world （与外界交互）
读取和写入各种文件格式，存储数据
- Preparation（准备）
数据清洗和处理，方便之后的建模或分析
- Transformation（转换）
对不同的数据进行分组，并使用一些数学或模型，来产生新的数据集（比如对一个大表格进行聚合操作）
- Modeling and computation
把数据喂给统计模型，机器学习算法，或其他工具
- Presentation
制作可交互的，或静态的图形可视化，或一些文本摘要
1 代码范例
本书的大部分代码由input和output组成，用IPython shell或Jupyter notebook呈现：
#code example
s='I love Python'
#output
s
'I love Python'
可以看到上面一个cell左侧有in和out的标识。
2 数据
本书中的数据可以从GitHub上下载（可以在datasets文件夹中找到）
3 Import Conventions（Import惯例）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import statsmodels as sm
4 Jargon（行话）
Munge/munging/wrangling
这个是用来描述把不结构化或乱七八糟的数据，变为结构化，干净形式的过程。
这个过程我基本使用数据清洗，数据处理来指代。
Pseudocode（伪代码）
Syntactic sugar(语法糖)
在不添加新特征的前提下，让代码更方便易用的编程语法。