你有没有意识到差异在哪里？
没看错，获取的数据量不一样，大家自己考虑一下原因吧～
条件查询
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?...写过SQL的小伙伴了解，条件查询就是SQL中WHERE的部分， pandas如何实现where条件，我们来仔细盘一下：
第一种写法：
print(data[data['a'] >= '2'])
上面可以解读为...有没有好理解一点？
我们再增加一点难度：
如果有两个查询条件呢？...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,...3, 6, 0, 8, 5])
B = np.where(A%2 == 0, A+1, A-1) # 偶＋1，奇-1
print(B)
SQL中有一个函数为like，即为模糊查询，这一查询方式在pandas
