print(data.iloc[0:1, :])
print(data.loc[0:1, :])
上面的代码中前两个返回的是Series结构，而后两个返回的是DataFrame结构，另外，有三点需要强调...其二：代码中的“:”类似于between……and的功能，在loc和iloc中都可以使用，但仅支持序列号。
其三：loc函数中代表列的部分不能用序列号，iloc函数中行和列位置都可以用序列号。...WHERE条件在python中应用非常多，所以各个包中都会涉及对应的内容，在numpy中也有对应的思路：
import numpy as np
A = np.array([1, 7, 4, 9, 2,...几种常用的用法有：
单列分组：然后按照另一列数据计算相应值：
print(data1.groupby('a')['b'].mean())
多列分组：然后按照另一列数据计算相应值：
Agg的作用即为封装对应的函数...data2 = data2.sort_values(by=['a','b'], ascending=[True, True])
print(data2)
写到这里，有没有感觉python在这块功能上完美的实现了
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