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Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
它是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。
DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。
有以下员工的csv格式数据,文件名为employees.csv：
emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date
10001,1953-09-02,Georgi,Facello,M,1986-06-26
10002,1964-06-02,Bezalel,Simmel,F,1985-11-21
10003,1959-12-03,Parto,Bamford,M,1986-08-28
10004,1954-05-01,Chirstian,Koblick,M,1986-12-01
10005,1955-01-21,Kyoichi,Maliniak,M,1989-09-12
10006,1953-04-20,Anneke,Preusig,F,1989-06-02
10007,1957-05-23,Tzvetan,Zielinski,F,1989-02-10
10008,1958-02-19,Saniya,Kalloufi,M,1994-09-15
10009,1952-04-19,Sumant,Peac,F,1985-02-18
10010,1963-06-01,Duangkaew,Piveteau,F,1989-08-24
10011,1972-02-29,Jiang,David,M,1990-02-20
读取csv文件：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./employees.csv')
print(type(data))
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
直接调用Pandas的read_csv方法即可，把文件路径传入即可。返回DataFrame对象。
所以，可以按照DataFrame对象的方法进行读取数据。
print(data)
print("按列索引读取数据")
print(data['emp_no'])
输出：
emp_no birth_date first_name last_name gender hire_date
0 10001 1953-09-02 Georgi Facello M 1986-06-26
1 10002 1964-06-02 Bezalel Simmel F 1985-11-21
2 10003 1959-12-03 Parto Bamford M 1986-08-28
3 10004 1954-05-01 Chirstian Koblick M 1986-12-01
4 10005 1955-01-21 Kyoichi Maliniak M 1989-09-12
5 10006 1953-04-20 Anneke Preusig F 1989-06-02
6 10007 1957-05-23 Tzvetan Zielinski F 1989-02-10
7 10008 1958-02-19 Saniya Kalloufi M 1994-09-15
8 10009 1952-04-19 Sumant Peac F 1985-02-18
9 10010 1963-06-01 Duangkaew Piveteau F 1989-08-24
10 10011 1972-02-29 Jiang David M 1990-02-20
按列索引读取数据
0 10001
1 10002
2 10003
3 10004
4 10005
5 10006
6 10007
7 10008
8 10009
9 10010
10 10011
Name: emp_no, dtype: int64
