Pandas DataFrames 是具有带标签的行和列的二维数据结构，可以存储很多类型的数据。如果你熟悉 Excel 的话，可以将 Pandas DataFrames 看做类似于电子表格。

这一节，主要深入学习Pandas的用法。 一、筛选 先建立一个 6X4 的矩阵数据。 {代码...} 打印： {代码...} 简单的筛选 如果我们想选取 DataFrame 中的数据，下面描述了两种途径, 他们都能达到同一个目的： {代码...} 让选择跨越多行或多列: {代码...} 如果df[3:3]将会是一个空对象。后者选择20180830到20180901标签之间的...

通过上一节的学习，我们可以了解到一部分矩阵中元素的计算和查找操作。然而在日常使用中，对应元素的索引也是非常重要的。依然，让我们先从一个脚本开始 ：

NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。