df.info()
行索引：直接返回前多少行的数据，下面示例返回前三行的数据
列索引：取字段名称，返回该列的所有值
loc取指定行指定列的数据：返回指定的index的行，指定列为age的数据，这里的0:2指的是索引，所以这里一共有三行。
iloc取指定列指定行的数据：这里的iloc前面的0:3指的是前三行，后面的3代表第三个字段(index)的值
随机产生一些数据：
使用groupby来分组
使用聚合函数：以company为分组，查看每个分组中salary和age分别最大的数值
如果想针对不同的字段，取不同的值，譬如salary取最大，age取最小，那么可以按照如下的写法来表达：
输出指定的列：
输出学历为本科的：
按数据进行分组：
#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
def count(df):
df.loc[(df.age < 18), 'AgeGroup'] = '0-18'
df.loc[(df.age >= 18)&(df.age < 25), 'AgeGroup'] = '18-25'
df.loc[(df.age >= 25)&(df.age < 30), 'AgeGroup'] = '25-30'
df.loc[(df.age >= 30)&(df.age < 40), 'AgeGroup'] = '30-40'
df.loc[(df.age >= 40)&(df.age < 50), 'AgeGroup'] = '40-50'
df.loc[(df.age >= 50)&(df.age < 60), 'AgeGroup'] = '50-60'
df.loc[(df.age >= 60), 'AgeGroup'] = '60+'
return df
df = pd.read_csv('info4.csv',encoding='utf-8')
df1=count(df)
print(df1.groupby('AgeGroup').agg('count'))
