diff --git a/IntroductionToPandas/readme.md b/IntroductionToPandas/readme.md
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--- a/IntroductionToPandas/readme.md
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-# 编程实践 Pandas (上)
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-开源内容:https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
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-## 基本信息
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-- 学习周期:11天,每天平均花费时间2小时-5小时不等,根据个人学习接受能力强弱有所浮动。
-- 学习形式:理论学习 + 练习
-- 人群定位:有Python语言编程基础,对学习数据分析有需求的学员。
-- 先修内容:[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Python-Language)
-- 难度系数:中
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-## 任务安排
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-### Task01:Pandas基础(1天)
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-理论部分
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-- 掌握常见文件格式的读写操作
-- 理解并熟悉 Series 和 DataFrame 的重要属性和重要方法
-- 掌握各类排序(索引排序和值排序、单级排序和多级排序)
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-练习部分
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-- 《权利的游戏》剧本数据集分析
-- 科比投篮数据集分析
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-### Task02:索引(3天)
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-理论部分
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-- 熟练掌握多种单层索引方式及其异同
-- 掌握和理解多级索引操作
-- 熟悉常用索引设定方法及其区别
-- 掌握索引函数、去重函数和抽样函数
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-练习部分
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-- UFO数据集分析
-- 口袋妖怪数据集分析
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-### Task03:分组(2天)
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-理论部分
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-- 理解SAC过程和groupby机制
-- 掌握分组三大操作:聚合、过滤和变换
-- 熟悉 apply 函数用法
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-练习部分
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-- 钻石数据集分析
-- 非法药物数据集分析
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-### Task04:变形(2天)
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-理论部分
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-- 熟悉3个透视函数的区别与用法
-- 理解stack和unstack状态
-- 掌握变形函数的各类使用场合
-- 了解哑变量和因子化的用法
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-练习部分
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-- 非法药物数据集的变形操作
-- 某国地震数据集的变形操作
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-### Task05:合并(2天)
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-理论部分
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-- 掌握Series和DataFrame的4组常用合并函数
-- 了解合并函数的适用场合/区别
-- 理解inner、outer、left、right连接的区别
-- 各类排序
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-练习部分
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-- 某公司员工数据集的合并操作
-- 某校课程表数据集的合并操作
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-### Task06:综合练习(1天)
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-- 四道综合练习题
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-# 编程实践(Pandas 下)
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-开源内容:https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
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-> 注:此处显示本次组队学习的任务,点击标题的链接可以跳转到对应的学习资料。
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-## 基本信息
-- 学习周期:9天 2-3h/天
-- 学习形式:理论学习 + 练习
-- 人群定位:有 python 编程基础,希望从事数据分析工作的学习者,参与过Pandas教程(上)组队学习者优先。
-- 先修内容:[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Python-Language)
-- 难度系数:中
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-## 任务安排
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-### Task01:缺失数据(2天)
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-理论部分
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-- 理解Nullable类型与NA符号
-- 掌握缺失值的填充与剔除
-- 掌握常见缺失值插值方法
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-练习部分
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-- 两道缺失数据练习题
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-### Task02:文本数据(3天)
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-理论部分
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-- 掌握基本正则表达式的用法
-- 理解string类型的性质
-- 掌握文本类型的5类操作
-- 熟悉常见字符串方法
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-练习部分
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-- 两道文本数据练习题
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-### Task03:分类数据(1天)
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-理论部分
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-- 熟悉分类类型的属性
-- 掌握分类类型的排序和比较操作
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-练习部分
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-- 两道分类数据练习题
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-### Task04:时序数据(2天)
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-理论部分
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-- 掌握时间变量的类型及其创建方法
-- 掌握时序索引及其属性
-- 理解并掌握重采样操作
-- 掌握窗口函数的用法
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-练习部分
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-- 两道时序数据练习题
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-### Task05:综合练习(1天)
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-- 三道综合练习题
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-# 贡献人员
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-姓名 | 博客 | 备注
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-耿远昊|[Github](https://github.com/GYHHAHA) |华东师范大学在读
-谢文睿|[Github](https://github.com/Sm1le) |北京工业大学硕士,南瓜书项目发起人