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这是什么？
这是一组用于练习 pandas（一个 Python 数据分析库）的练习题，按筛选、分组、合并和可视化等主题组织。
这是一组用于练习 pandas（一个 Python 数据分析库）的练习题，按筛选、分组、合并和可视化等主题组织。这是教程还是一组练习题？这是一组练习题，而不是教程。每个主题都有三个文件：练习说明、不含代码的解答，以及含代码和注释的解答。
这是一组练习题，而不是教程。每个主题都有三个文件：练习说明、不含代码的解答，以及含代码和注释的解答。内容是怎样组织的？我应该从哪里开始？练习按主题分组，包括认识数据、筛选和排序、分组、apply、合并、统计、可视化、创建 Series 和 DataFrame、时间序列和删除等，每个主题下都有多道基于数据集的练习（例如 Chipotle、Titanic、Pokemon）。
练习按主题分组，包括认识数据、筛选和排序、分组、apply、合并、统计、可视化、创建 Series 和 DataFrame、时间序列和删除等，每个主题下都有多道基于数据集的练习（例如 Chipotle、Titanic、Pokemon）。运行这些练习需要什么？你需要安装 Python 和 pandas 库，因为这些练习以 Jupyter Notebook 的形式提供。
你需要安装 Python 和 pandas 库，因为这些练习以 Jupyter Notebook 的形式提供。如果卡住了，我应该直接看代码解答吗？作者建议先查看不含代码的解答文件，自己尝试推导答案，然后再看完整的代码解答。
作者建议先查看不含代码的解答文件，自己尝试推导答案，然后再看完整的代码解答。这些练习有视频讲解吗？有。有数据科学家讲解如何解答这些练习的视频教程，链接放在“视频解答”部分，该部分指向名为 Data Talks - Pandas Learning By Doing 的系列视频。
有。有数据科学家讲解如何解答这些练习的视频教程，链接放在“视频解答”部分，该部分指向名为 Data Talks - Pandas Learning By Doing 的系列视频。练习中使用了哪些数据集？使用了多种贴近真实场景的数据集，例如 Chipotle 订单、Titanic 乘客、Pokemon 数据、美国婴儿名字、葡萄酒和鸢尾花数据、Euro12 足球统计，以及股票和金融数据。
使用了多种贴近真实场景的数据集，例如 Chipotle 订单、Titanic 乘客、Pokemon 数据、美国婴儿名字、葡萄酒和鸢尾花数据、Euro12 足球统计，以及股票和金融数据。What are similar projects?pydata-book, Data-Science-For-Beginners, Python-100-Days, 100-Days-Of-ML-Code, mlcourse.ai, Ai-Learn, numpy-100, Python-programming-exercises
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