数据框（DataFrame）用于存储多行和多列的数据集合，就像Excel表格一样，在Pandas中进行数据处理与分析就是主要对数据框进行操作。
我们来看之前使用过的案例数据，输入以下代码：
1import pandas
2data = pandas.read_csv(
3'D:/D/data.csv',
4 engine='python',
5 encoding='utf8'
6)
执行后，在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了，双击打开data变量，就可以得到下面这张表。注意看左上角提示，类型为DataFrame，所以导入的数据就是个数据框。
数据框中的不同列可以是不同的数据类型，同一列数据之间也可以是不同的数据类型。但是根据数据规范，进行数据分析时，一般都要求同一列数据是同一数据类型，这样才方便后续的数据处理、分析。
我们现在通过data.dtypes命令查看下data数据框中各个列的数据类型分别是什么。
data.dtypes
id int64
reg_date object
id_num object
gender object
birthday object
age int64
dtype: object
可以看到只有id跟age是int型，就是整数型，其他都是object型，这个object型在数据框中就是字符型，只是显示为object。
另外也可以通过data.info()查看data数据框中各个列的数据类型。
data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 59101 entries, 0 to 59100
Data columns (total 6 columns):
id 59101 non-null int64
reg_date 59101 non-null object
id_num 59101 non-null object
gender 59101 non-null object
birthday 59101
non-null object
age 59101 non-null int64
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 2.7+ MB
这个就显示的更加详细了，不仅显示各个列的数据类型，还有多少行多少列，使用多少内存空间都显示了。
在变量浏览窗口中双击打开data变量查看数据框是Spyder特有的功能，如果使用的是Jupyder等工具，可以通过head()方法查看，括号里不输入参数就是默认查看前5行数据，如果要查看前10行，直接在括号里输入10即可，其他同理。
还可以通过tail()方法查看后5行数据，同样括号里不输入参数就是默认查看后5行数据，如果要查看后10行，直接在括号里输入10即可，其他同理。
如果只要'id'列数据，只需要输入以下代码运行即可。
如果要'id','id_num','gender'三列数据，只需要输入以下代码运行即可。
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