本書は、ＤｏＷｈｙやＥｃｏｎＭＬなど、Ｐｙｔｈｏｎ因果ライブラリのさまざまな手法をまとめた包括的なガイドブック。パート１では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、因果推論を構成する基本概念のほか、グラフ表現を中心に解説します。パート２では、因果推論プロセスの４ステップ（モデルの定義、エスティマンドの特定、推定量の算出、検証）を紹介するほか、機械学習モデルも利用して因果効果を推定する手法を説明。さらに、ディープラーニングやＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを利用した方法も見ていきます。パート３では、因果探索に焦点を当てていきます。ＰｙｔｈｏｎパッケージのｇＣａｓｔｌｅによる手法、ディープラーニング因果フレームワークＤＥＣＩなどを紹介します。