Pandas最佳实践（1/10）：介绍数据集

这段文字是Kevin Markham在2018年的一次Python会议上关于Pandas的教程的介绍。教程分为十部分，旨在帮助学习者更熟练地使用Pandas来解决数据科学问题。

教程内容概述：

• 第一部分视频介绍教程和数据集。
• 剩余九个视频包含练习，并提供详细讲解。
• 观众可以从GitHub获取数据集，链接在视频描述中。
• 这是一个中级教程，建议Pandas新手先观看Markham的另一个视频系列“Data Analysis with Pandas”（链接在视频描述中）。

教程准备工作：

• 从GitHub下载数据集，链接为bit.ly/using-Pandas。
• 使用任何熟悉的Python环境，如Jupyter Notebook。
• 将数据文件放置在脚本或笔记本的同级目录中，方便访问。
• 确保Pandas和Matplotlib已安装，教程中会用到它们。
• 如果无法下载数据集，可以向Markham索取数据文件或Anaconda发行版。

Markham的介绍：

• 他最近从华盛顿特区搬到北卡罗来纳州的阿什维尔。
• 他会简要介绍自己，然后详细介绍教程内容。

这段文字描述了教程的整体内容、准备工作以及Markham的简单介绍。它旨在吸引观众参与教程，并为他们提供必要的准备信息。

这是我 2018 年 PyCon Pandas 教程的第一部分。本视频涵盖以下主题：读取 CSV 文件、DataFrame 形状、数据类型、NaN、缺失值、布尔值。