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一个开源的Python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化高性能容易使用的数据结构容易使用的数据分析工具很方便和其他类库一起使用：numpy：用于数学计算用于机器学习。

Pandas需要先读取表格类型的数据，然后进行分析。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。创建dataframe最常用的方式是，读取纯文本文件、excel、mysql数据库。查询行，一行返回Series，多行返回DataFrame。每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）既有行索引index，也有列索引columns。二维数据，整个表格，多行多列。0 DX 2010 变瘦。1 WY 2012 变帅。2 CS 2018 有钱。1 WY 2012 变帅。2 CS 2018 有钱。

df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询。.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！降维：DataFrame>Series>值。行或者列，都可以只传入单个值，实现精确匹配。df.loc方法，根据行、列的标签值查询。以上查询方法，既使用与行，也适用于列。bool列表的长度得等于行数或者列数。使用单个label值查询数据。区间：包含开始，也包含结束。使用数值区间进行范围查询。df.where方法。df.query方法。

python 使用 lambda 来创建匿名函数。不改变原始数据，只是返回删除后的数据。