阶段四：数据分析与机器学习(掌握NumPy和Pandas库，用于数据处理和分析)

Python的NumPy和Pandas库是数据处理和分析的重要工具。NumPy（Numerical Python）提供了高性能的数值计算工具，适用于大规模多维数组和矩阵的运算。Pandas则提供了强大的数据结构和数据分析工具，使得数据处理和分析变得更加便捷。以下是掌握NumPy和Pandas库的一些建议：

1. 熟悉基本语法和数据类型

   • NumPy：了解NumPy数组（ndarray）的创建、索引和切片。熟悉NumPy中的数据类型（如int32、float64等）。
   • Pandas：了解DataFrame和Series的创建、索引和切片。熟悉Pandas中的数据类型（如object、int64、float64等）。

2. 掌握常用函数和方法

   • NumPy：学习NumPy中的数学函数（如np.sum()、np.mean()等）、统计函数（如np.var()、np.std()等）以及线性代数函数（如np.dot()、np.linalg.inv()等）。
   • Pandas：学习DataFrame和Series的常用方法，如head()、tail()、describe()、groupby()、pivot_table()等。

3. 数据清洗和处理

   • 使用Pandas处理缺失值（如dropna()、fillna()等）。
   • 使用Pandas进行数据类型转换（如astype()）。
   • 使用Pandas进行重复值处理（如duplicated()、drop_duplicates()等）。

4. 数据筛选和排序