趋近智
NumPy 和 Pandas 基本功
章节 1: Python 数据处理介绍
什么是 NumPy 和 Pandas？
对人工智能和数据科学的重要性
环境配置
运行你的第一个代码片段
Jupyter Notebook 简介
动手实践：设置与验证
章节 2: NumPy 数组入门
了解 NumPy N 维数组
从 Python 列表创建数组
内置数组创建函数
理解数组数据类型
数组基本属性
实践操作：创建和查看数组
章节 3: NumPy 数组的索引与切片
访问单个元素
一维数组切片
二维数组切片
布尔索引
花式索引
修改数组子集
动手实践：从数组中选择数据
章节 4: NumPy 基本操作
基本算术运算
通用函数（ufuncs）简介
数学和统计函数
数组上的逻辑运算
广播功能简介
动手实践：对数组进行计算
章节 5: Pandas 介绍
Pandas 是什么？
Pandas 数据结构：Series
创建 Series
Pandas 数据结构：DataFrame
创建 DataFrame
检查 DataFrames
实操：创建和查看 Series/DataFrame
章节 6: Pandas 数据加载与保存
从CSV文件读取数据
从Excel文件读取数据
从其他格式读取数据
将数据写入 CSV 文件
写入数据到Excel文件
动手实践：数据集的导入与导出
章节 7: Pandas 中的数据选取与索引
选取列
使用标签选择行 (.loc)
使用整数位置选择行 (.iloc)
混合标签和基于位置的索引
条件选择 (布尔索引)
设置 DataFrame 索引
重置 DataFrame 索引
动手实践：访问特定数据子集
章节 8: 使用 Pandas 进行数据基本处理
识别缺失数据
处理缺失数据：删除
处理缺失数据：填充
删除列和行
添加新列
修改现有列
重命名列
数据排序
实践练习：清理和修改数据框
章节 9: 数据分组与聚合
拆分-应用-组合方法
使用 groupby() 方法对数据进行分组
应用聚合函数
应用多种聚合操作
按多列分组
遍历分组
动手实践：使用 GroupBy 汇总数据
章节 10: 组合 DataFrames
数据合并介绍
连接 DataFrames (pd.concat)
数据库风格的合并 (pd.merge)
理解合并类型（连接）
基于索引的合并
基于索引的合并 (.join)
实践操作：组合数据集
理解数组数据类型
这部分内容有帮助吗？
- Data types, NumPy Developers, 2023 - 官方且最具权威性的资源，用于理解 NumPy 数组的数据类型，详细说明其特性、内存使用情况以及如何有效地管理它们。
- Python for Data Analysis, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于使用 Python 进行数据分析的基准书籍，为 NumPy 数组及其数据类型在数据处理工作流中的实际应用和解释提供了指导。