一、对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据。

为了简化理解，我们不妨换个思路…

现实中，为了简化对一件事物的描述，我们会选择几个特征。 例如，从（性别、身高、学历、职业、爱好..）等角度去刻画一个人，这些“角度”即为“特征”。

其中，不同的行表示不同的记录；列代表特征，不同记录因各个特征之间的差异而不同。

DataFrame默认索引是序号（0，1，2…），可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录，不会改变index。但为了理解不同特征（列）含义，我们往往会重新指定column。

一些简易但不算严谨的理解是： 行列 行 – index – 记录 （一般沿用默认索引） 列 – column – 特征 （自定义索引） 索引 默认索引 – 序号 – 位置 – 方便索引但理解不易 自定义索引 – 特征名称 – 属性 – 便于理解

二、对dataframe进行行列数据筛选