Update README.md

Author: MorvanZhou

numpy&pandas/README.md

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+# Numpy & Pandas 学习目录
+<img src='https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy&pandas/cover%20page.jpg?raw=true' height=200>
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+## *点击标题进入Youtube视频教程*
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+1. [Numpy & Pandas 有什么用?](https://www.youtube.com/watch?v=To3YL92HZyc&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=1)
+  * 介绍我们 python 科学运算中不可少的两个重要模块, numpy 和 pandas.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4NjM3MTc4MA==.html?f=27329155&o=1)
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+2. [安装](https://www.youtube.com/watch?v=JauGYB-Bzuw&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=2)
+  * 介绍如何安装
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4NjM5NzgyNA==.html?f=27329155&o=1)
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+3. [Numpy 属性](https://www.youtube.com/watch?v=mf7ktBLwaJs&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=3)
+  * 运用 numpy 的一些属性.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4NjU0MzE4NA==.html?f=27329155&o=1)
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+4. [Numpy 创建 array](https://www.youtube.com/watch?v=2TkMujKoDPI&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=4)
+  * 简单的 array 数组创建方法.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4NzUzNDE0MA==.html?f=27329155&o=1)
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+5. [Numpy 基础运算](https://www.youtube.com/watch?v=4QgQaNtuZLA&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=5)
+  * 简单的数学运算法则.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4ODI0OTQ1Ng==.html?f=27329155&o=1)
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+6. [Numpy 基础运算2](https://www.youtube.com/watch?v=T9es_lniLl0&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=6)
+  * 同上
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4ODY1NDQwNA==.html?f=27329155&o=1)
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+7. [Numpy 索引](https://www.youtube.com/watch?v=82Tva71Lm1E&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=7)
+  * 运用索引来找到需要的数据.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4ODY3NTE2OA==.html?f=27329155&o=1)
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+8. [Numpy array 合并](https://www.youtube.com/watch?v=ttSUtDTjDyI&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=8)
+  * 不同 array 之间的合并问题.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4ODcwNjI1Ng==.html?f=27329155&o=1)
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+9. [Numpy array 分割](https://www.youtube.com/watch?v=o1j-biEc1Pc&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=9)
+  * 对于一个 array 我们怎样分割.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4ODcyODMwMA==.html?f=27329155&o=1)
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+10. [Numpy copy和deepcopy](https://www.youtube.com/watch?v=lXmiDyktnCA&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=10)
+  * 数据的深复制和浅复制.
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTU4ODc2ODUwOA==.html?f=27329155&o=1)
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+11. [Pandas 基本介绍](https://www.youtube.com/watch?v=R6oAP8A2lNQ&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=11)
+  * 介绍 pandas 和 numpy 的不同 和他的更高级之处. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/11_pandas_intro.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTYyOTg1MzE2OA==.html?f=27329155&o=1)
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+12. [Pandas 选择数据](https://www.youtube.com/watch?v=BRps4z_EJO0&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=12)
+  * 在 pandas 中是如何选择数据的. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/12_selection.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzMDE5ODc2OA==.html?f=27329155&o=1)
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+13. [Pandas 设置值](https://www.youtube.com/watch?v=HuGMmE97LnY&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=13)
+  *  pandas 的设置值方法也和 numpy 的不一样. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/13_set_value.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzMDIzODI4OA==.html?f=27329155&o=1)
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+14. [Pandas 处理丢失数据](https://www.youtube.com/watch?v=H9jqCR4z7Pw&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=14)
+  * 有时候我们会有很多空缺数据, 如何处理呢. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/14_nan.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzMTUxNzgwOA==.html?f=27329155&o=1)
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+15. [Pandas 导入导出](https://www.youtube.com/watch?v=Vb2aR_t957E&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=15)
+  * pandas 可以导入很多不同类型的数据, 比如Excel, txt 等等. 导出保存数据也是很方便的 ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/numpy%26pandas/15_read_to))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzODIxMTg3Mg==.html?f=27329155&o=1)
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+16. [Pandas 合并 concat](https://www.youtube.com/watch?v=DcyFh2m3g6c&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=16)
+  * 使用 concat 方法合并数据. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/16_concat.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzODQ4MzY0OA==.html?f=27329155&o=1)
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+17. [Pandas 合并 merge](https://www.youtube.com/watch?v=Y2xmMG_jXnc&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=17)
+  * 使用 merge 方法合并数据. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/17_merge.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTY0NDUzMDYzMg==.html?f=27329155&o=1)
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+18. [Pandas plot可视化](https://www.youtube.com/watch?v=SCMLObsel5I&list=PLXO45tsB95cKKyC45gatc8wEc3Ue7BlI4&index=18)
+  * 可视化数据之间的关系. ([代码](https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/numpy%26pandas/18_plot.py))
+  * [优酷链接](http://v.youku.com/v_show/id_XMTY0NDcxODQ4NA==.html?f=27329155&o=1)
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