1、它是pandas提供的主要数据结构。形式上，Dataframe是一个二维标签的表格数据结构。在某种程度上，它是一个2D NumPy数组。
2、下面是如何通过将文件路径传递给read_csv()函数来读取CSV文件作为pandas Dataframe。
3、文件路径可以是相对路径，也可以是绝对路径，可以在你的jupyter notebook上看到下面的表格。
4、如果数据集的格式是excel表，可以使用read_excel()函数对表格进行读取。
5、显示第一行和最后几行，可以使用有df.head(n=5)和df.tail(n=5)方法，其中n是要显示的行数，它的默认值是5。
#display first four rows
pokemon_stats.head(4)
6、#display last four rows
pokemon_stats.tail(4)
7、pandas功能强大之处在于：
读取的数据是结构化的——数据存储在CSV文件、excel文件、数据库表中，或者只是存在行和列的数据。
