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
Pandas 是什么？
这部分内容有帮助吗？
- Pandas Documentation, The Pandas Development Team, 2025 - 提供关于所有 Pandas 功能、数据结构（Series、DataFrame）、函数和使用示例的全面且最新的信息。
- Python for Data Analysis, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - Pandas 创建者所著的权威书籍，解释了其设计、数据结构、操作技术以及与 Python 数据科学环境的集成。（第三版）
- Data Structures for Statistical Computing in Python, Wes McKinney, 2010 Proceedings of the 9th Python in Science Conference (SciPy 2010) (SciPy Proceedings) DOI: 10.25080/Majora-92bf1922-00a - 介绍 Pandas 库设计和动机的论文，概述了其核心数据结构及其在数据分析任务中的用途。
- NumPy Documentation, The NumPy Developers, 2024 - 提供 NumPy 基本数组对象及其高效数值计算能力的详细信息，这些能力是 Pandas 的基础。