1、print()函数：打印字符串;
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2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;
3、len()函数：计算字符长度;
4、format()函数：实现格式化输出;
5、type()函数：查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;
7、id()函数：获取对象的内存地址;
8、help()函数：Python的帮助函数;
9、s.islower()函数：判断字符小写;
10、s.sppace()函数：判断是否为空格;
11、str.replace()函数：替换字符;
12、import()函数：引进库;
13、math.sin()函数：sin()函数;
14、math.pow()函数：计算次方函数;
15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;
16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;
17、time.sleep()函数：停止一段时间;
18、random.randint()函数：产生随机数;
19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;
20、file.read()函数：读取文件返回字符串;
21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;
22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;
23、split()函数：用什么来间隔字符串;
24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;
25、isalpha()函数：判断是否全为字符;
26、isdigit()函数：判断是否全为数字;
27、 lower()函数：将数据改成小写;
28、upper()函数：将数据改成大写;
29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;
30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;
31、file.write()函数：写入函数;
32、file.writeline()函数：写入文件;
33、abs()函数：得到某数的绝对值;
34、file.sort()函数：对书数据排序;
35、tuple()函数：创建一个元组;
36、find()函数：查找 返回的是索引;
37、dict()函数：创建字典;
38、clear()函数：清楚字典中的所有项;
39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;
40、 get()函数：查询字典中的元素。
…………
如下：
1、index函数：用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。
2、index方法语法：list.index(x[, start[, end]])。
3、参数：x-- 查找的对象。start-- 可选，查找的起始位置。end-- 可选，查找的结束位置。
4、返回值：该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。
5、实例：
代码：str1 = "this is string example....wow!!!"；str2 = "exam"。
index函数为print(str1.index(str2))。
python中index函数怎么用？
Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，该方法与 python find方法一样，只不过如果str不在string中会报一个异常。
index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引，没找到就会报错。
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。
1、Python类型操作符和内建函数总结
表4.5列出了所有操作符和内建函数，其中操作符顺序是按优先级从高到低排列的。同一种灰度的操作符拥有同样的优先级。注意在operator模块中有这些（和绝大多数Python)操作符相应的同功能的函数可供使用。
表4.5 标准类型操作符和内建函数
操作符/函数
描 述
结 果a
字符串表示
``
对象的字符串表示
str
内建函数
cmp(obj1, obj2)
比较两个对象
int
repr(obj)
对象的字符串表示
str
str(obj)
对象的字符串表示
str
type(obj)
检测对象的类型
type
值比较
小于
bool
大于
bool
=
小于或等于
bool
=
大于或等于
bool
==
等于
bool
!=
不等于
bool
不等于
bool
对象比较
is
是
bool
is not
不是
bool
布尔操作符
not
逻辑反
bool
and
逻辑与
bool
or
逻辑或
bool
2、Python数值类型操作符和内建函数
一、工厂函数
数值工厂函数总结类（工厂函数） 操作
bool(obj) b 返回obj对象的布尔值，也就是 obj.__nonzero__()方法的返回值。
int(obj, base=10) 返回一个字符串或数值对象的整数表 示， 类似string.atoi();
从Python 1.6起， 引入了可选的进制参数。
long(obj, base=10) 返回一个字符或数据对象的长整数表 示，类似string.atol(),
从Python1.6起， 引入了可选的进制参数 float(obj) ，
返回一个字符串或数据对象的浮点数 表示，类似string.atof()。
complex(str) or返回一个字符串的复数表示，或 者根据给定的实数，
complex(real, imag=0.0) （及一个可选 的虚数部分）生成一个复数对象。
二、内建函数
1、分类
Python 有五个运算内建函数用于数值运算：
abs(num), coerce(num1,num2), divmod(num1,num2), pow(num1,num2,mod=1)和 round(flt,ndig=0)
其中abs()返回给定参数的绝对值。如果参数是一个复数， 那么就返回math.sqrt(num.real2 + num.imag2).
coerce()是一个数据类型转换函数，不过它的行为更像一个运算符.数coerce（）为程序员提供了不依赖Python 解释器，而是自定义两个数值类型转换的方法。对一种新创建的数值类型来说， 这个特性非常有用.函数coerce()仅返回一个包含类型转换完毕的两个数值元素的元组.
divmod()内建函数把除法和取余运算结合起来, 返回一个包含商和余数的元组.对整数来说，它的返回值就是地板除和取余操作的结果.对浮点数来说，返回的商部分是math.floor(num1/num2)，对复数来说，商部分是ath.floor((num1/num2).real).
pow()它和双星号 （**）运算符都可以进行指数运算.不过二者的区别并不仅仅在于一个是运算符，一个是内建函数.在Python 1.5 之前，并没有 ** 运算符,内建函数pow()还接受第三个可选的参数，一个余数参数.如果有这个参数的， pow() 先进行指数运算，然后将运算结果和第三个参数进行取余运算.这个特性主要用于密码运算，并且比 pow(x,y) % z 性能更好， 这是因为这个函数的实现类似于C 函数pow(x,y,z).
round()用于对浮点数进行四舍五入运算。它有一个可选的小数位数参数.如果不提供小数位参数， 它返回与第一个参数最接近的整数（但仍然是浮点类型）.第二个参数告诉round 函数将结果精确到小数点后指定位数.
2、函数int()/round()/math.floor()它们之间的不同之处：
函数 int()直接截去小数部分.（返回值为整数）
函数 floor() 得到最接近原数但小于原数的整数.（返回值为浮点数）
函数 round() 得到最接近原数的整数.（返回值为浮点数）
3、进制转换函数:
返回字符串表示的8 进制和16 进制整数,它们分别是内建函数：
oct()和 hex(). oct(255)='0377'/hex(255)='0xff'
函数chr()接受一个单字节整数值(0到255)，返回一个字符串(ASCII)，其值为对应的字符.chr(97)='a'
函数ord()则相反，它接受一个字符(ASCII 或 Unicode)，返回其对应的整数值.ord('A')=65
3、Python字符串函数
(一)标准类型操作符和标准内建函数
1)、标准类型操作符
,,=,=,==,!=,对象值得比较
注：做比较时字符串是按ASCII值的大小来比较的
is 对象身份比较
and,or,not 布尔类型
2）标准内建函数
type(obj)
cmp(obj1,obj2)
str(obj)和repr(obj) 或反引号运算符(``) 可以方便的以字符串的方式获取对象的
内容、类型、数值属性等信息。str()函数得到的字符串可读性好， 而repr()函数得到的字符
串通常可以用来重新获得该对象, 通常情况下 obj == eval(repr(obj)) 这个等式是成立的
isinstance(obj,type) 判断对象的类型
(二)序列操作
1、序列操作
字符串属于序列对象，可以使用所有序列的操作和函数
切片 [] [:] [::]
简单总结：
*索引（S[i])获取特定偏移的元素。
——第一个元素偏移为0
——（S[0])获取第一个元素。
——负偏移索引意味着从最后或右边反向进行计数
——（S[-2])获取倒数第二个元素（就像S[len(s)-2]一样
*分片[S[i:j]提取对应的部分作为一个序列
——右边界不包含在内
——分片的边界默认为0和序列的长度，如果没有给出的话S[:]
——（S[1:3])获取了从偏移为1，直到但不包括偏移为3的元素
——（S[1:])获取从偏移为1到末尾之间的元素
——（S[:3])获取从偏移为0直到但不包括偏移为3的元素
——（S[:-1])获取从偏移为0直到但不包括最后一个元素之间的元素
——（S[:])获取从偏移为0到末尾之间的元素,这有效地实现了顶层S拷贝
拷贝了一个相同值，但是是不同内存区域的对象。对象字符串这样不可变的对象不是很有用，但是对于可以实地修改的对象来说很有用。
比如列表。
扩展分片：第三个限制值 【步进】
完整形式：X[I:J:K]:这标识索引X对象的元素，从偏移为I直到J-1，每隔K元素索引一次。第三个限制值，K，默认为1
实例
Python Code
1
2
3
4
5
S='abcdefghijk'
S[1:10]
'bcdefghij'
S[1:10:2]
'bdfhj
也可以使用负数作为步进。
分片表达式
Python Code
1
2
"hello"[::-1]
'olleh'
通过负数步进，两个边界的意义实际上进行了反转。
3、成员操作符 in ，not in
返回布尔值True 或False
可以使用string模块来判断输入字符的合法性，可见成品中的idcheck.py
4、字符串连接
+ 连接字符串 ‘name’+' '+'jin'
字符串格式化 '%s %s' % ('name','jin')
join()方法 ' '.join(('name','jin')) ' '.join(['name','jin'])
5、删除清空字符串
del aString
aString=''
(三)、序列函数
序列类型函数
len(str) 返回字串的长度
enumerate(iter):接受一个可迭代对象作为参数，返回一个enumerate
max(str)/min(str):max()和min()函数对其他的序列类型可能更有用,但对于string类型它们能很好地运行,返回最大或者最小的字符(按照ASCII 码值排列),
zip([it0, it1,... itN]) 返回一个列表，其第一个元素是it0,it1,...这些元素的第一个元素组成的一个元组，第二个...,类推.
reversed(seq)c 接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器(PEP 322)
sorted(iter,func=None,key=None,reverse=False) 接受一个可迭代对象作为参数，返回一个有序的列表;可选参数func,key 和reverse 的含义跟list.sort()内建函数的参数含义一样.
注意：
sorted等需要在原处修改的函数无法用在字符串对象，但可以产生新的对象
sum处理的对象是数字，不能用在字符串
sorted(s)
['a', 'e', 'e', 'g', 'g', 'g', 'o']
(四)只适合于字符串类型的函数
1)raw_input()函数
内建的raw_input()函数使用给定字符串提示用户输入并将这个输入返回，下面是一个使
用raw_input()的例子:
user_input = raw_input("Enter your name: ")
prin user_input
2)str() and unicode()
str()和unicode()函数都是工厂函数，就是说产生所对应的类型的对象.它们接受一个任
意类型的对象，然后创建该对象的可打印的或者Unicode 的字符串表示. 它们和basestring 都
可以作为参数传给isinstance()函数来判断一个对象的类型
3)chr(), unichr(), and ord()
chr()函数用一个范围在range(256)内的(就是0 到255)整数做参数,返回一个对应的字符.unichr()跟它一样，只不过返回的是Unicode 字符
ord()函数是chr()函数(对于8 位的ASCII 字符串)或unichr()函数(对于Unicode 对象)
的配对函数,它以一个字符(长度为1 的字符串)作为参数,返回对应的ASCII 数值，或者Unicode
数值，如果所给的Unicode 字符超出了你的Python 定义范围,则会引发一个TypeError 的异常
(五)、只适用于字符串的操作符
1、格式化操作符 %
字符串格式化符号
格式化字符 转换方式
%c 转换成字符(ASCII 码值，或者长度为一的字符串)
%ra 优先用repr()函数进行字符串转换
%s 优先用str()函数进行字符串转换
%d / %i 转成有符号十进制数
%ub 转成无符号十进制数
%ob 转成无符号八进制数
%xb/%Xb (Unsigned)转成无符号十六进制数(x/X 代表转换后的十六进制字符的大
小写)
%e/%E 转成科学计数法(e/E 控制输出e/E)
%f/%F 转成浮点数(小数部分自然截断)
%g/%G %e 和%f/%E 和%F 的简写
%% 输出%
格式化操作符辅助指令
符号 作用
* 定义宽度或者小数点精度
- 用做左对齐
+ 在正数前面显示加号( + )
sp 在正数前面显示空格
# 在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于
用的是'x'还是'X')
0 显示的数字前面填充‘0’而不是默认的空格
% '%%'输出一个单一的'%'
(var) 映射变量(字典参数)
m.n m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
2、字符串模板: 更简单的替代品
由于新式的字符串Template 对象的引进使得string 模块又重新活了过来，Template 对象
有两个方法,substitute()和safe_substitute().前者更为严谨,在key 缺少的情况下它会报一
个KeyError 的异常出来，而后者在缺少key 时，直接原封不动的把字符串显示出
3、原始字符串操作符( r/R )
字符串抑制转义r'带特殊符号的字串'
myfile=open(r'C:\new\text.data','w')
4、Unicode 字符串操作符( u/U )
u'abc' U+0061 U+0062 U+0063
u'\u1234' U+1234
u'abc\u1234\n' U+0061 U+0062 U+0063 U+1234 U+0012
(六)字符串对象的方法：
1、删减
T2.lstrip() 移除字符串前面字符（默认空格），返回字符串
T2.rstrip() 移除字符串后面字符（默认空格），返回字符串
T2.strip() 移除字符串前后面空格，返回字符串 默认空格，可以其他字符 S.strip('"')
2、切割
partition(sep),
rpartition(sep),
splitlines([keepends]),#把S按照行分割符分为一个list，keepends是一个bool值，如果为真每行后而会保留行分割符
split([sep [,maxsplit]]),#以sep为分隔符，把S分成一个list。maxsplit表示分割的次数。默认的分割符为空白字符
rsplit([sep[,maxsplit]]) #从右到左切割
备注：
partition()函数族是2.5版本新增的方法。它接受一个字符串参数，并返回一个3个元素的 tuple 对象。
如果sep没出现在母串中，返回值是 (sep, ‘’, ‘’)；
否则，返回值的第一个元素是 sep 左端的部分，第二个元素是 sep 自身，第三个元素是 sep 右端的部分。
S.partition(';')
('', ';', ' generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n')
参数 maxsplit 是分切的次数，即最大的分切次数，所以返回值最多有 maxsplit+1 个元素。
s.split() 和 s.split(‘ ‘)的返回值不尽相同
' hello world!'.split()
['hello', 'world!']
' hello world!'.split(' ')
['', '', 'hello', '', '', 'world!']
S.split('\n',3)
['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n']
超过最大切割个数后面的全部为一个元素
按行切割
S
'; generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n'
S.splitlines()
['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2', 'nameserver 178.79.131.110', 'nameserver 202.96.199.133']
产生差异的原因在于当忽略 sep 参数或sep参数为 None 时与明确给 sep 赋予字符串值时 split() 采用两种不同的算法。
对于前者，split() 先去除字符串两端的空白符，然后以任意长度的空白符串作为界定符分切字符串
即连续的空白符串被当作单一的空白符看待；
对于后者则认为两个连续的 sep 之间存在一个空字符串。因此对于空字符串（或空白符串），它们的返回值也是不同的：
''.split()
[]
''.split(' ')
['']
3、变形
lower(),#全部小写
upper(),#全部小写
capitalize(),#首字母大写
swapcase(),#大小写交换
title()#每个单词第一个大写,其他小写
备注
因为title() 函数并不去除字符串两端的空白符也不会把连续的空白符替换为一个空格，
所以建议使用string 模块中的capwords(s)函数，它能够去除两端的空白符，再将连续的空白符用一个空格代替。
Python Code
1
2
3
4
' hello world!'.title()
' Hello World!'
string.capwords(' hello world!')
'Hello World!'
4、连接
join(seq)
join() 函数的高效率（相对于循环相加而言），使它成为最值得关注的字符串方法之一。
它的功用是将可迭代的字符串序列连接成一条长字符串，如：
conf = {'host':'127.0.0.1',
... 'db':'spam',
... 'user':'sa',
... 'passwd':'eggs'}
';'.join("%s=%s"%(k, v) for k, v in conf.iteritems())
'passswd=eggs;db=spam;user=sa;host=127.0.0.1'
S=''.join(T) #使用空字符串分割把字符列表转换为字符串
5、查找
count( sub[, start[, end]]),#计算substr在S中出现的次数
find( sub[, start[, end]]),#返回S中出现sub的第一个字母的标号，如果S中没有sub则返回-1。start和end作用就相当于在S[start:end]中搜索
index( substr[, start[, end]]),#与find()相同，只是在S中没有substr时，会返回一个运行时错误
rfind( sub[, start[,end]]),#返回S中最后出现的substr的第一个字母的标号，如果S中没有substr则返回-1，也就是说从右边算起的第一次出现的substr的首字母标号
rindex( sub[, start[, end]])
T2.find('ie') 字符串方法调用：搜索
find()----找到的第一个符合字符的index
rfind()-----找到最后一个符合的字符的index
备注：
find()函数族找不到时返回-1，index()函数族则抛出ValueError异常。
另，也可以用 in 和 not in 操作符来判断字符串中是否存在某个模板
6、替换
replace(old, new[,count]),#把S中的oldstar替换为newstr，count为替换次数。这是替换的通用形式，还有一些函数进行特殊字符的替换
translate(table[,deletechars]) #使用上面的函数产后的翻译表，把S进行翻译，并把deletechars中有的字符删掉
备注：
replace()函数的 count 参数用以指定最大替换次数
translate() 的参数 table 可以由 string.maketrans(frm, to) 生成
translate() 对 unicode 对象的支持并不完备，建议不要使用
7、判定
isalnum(),#是否全是字母和数字，并至少有一个字符
isalpha(),是否全是字母，并至少有一个字符
isdigit(),是否全是数字，并至少有一个字符 ，如果是全数字返回True,否则返回False
islower(),#S中的字母是否全是小写
isupper(),#S中的字母是否是大写
isspace(),#是否全是空白字符，并至少有一个字符
istitle(),S是否是首字母大写的
startswith(prefix[, start[, end]]), #是否以prefix开头
endswith(suffix[,start[, end]]),#以suffix结尾
备注：
这些函数都比较简单，顾名知义。需要注意的是*with()函数族可以接受可选的 start, end 参数，善加利用，可以优化性能。
另，自 Py2.5 版本起，*with() 函数族的 prefix 参数可以接受 tuple 类型的实参，当实参中的某人元素能够匹配，即返回 True。
8、填充
字符串在输出时的对齐：
center(width[, fillchar]), 字符串中间对齐
ljust(width[, fillchar]), 字符串左对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格
rjust(width[, fillchar]), 字符串右对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格
zfill(width), 把字符串变成width长，并在右对齐，不足部分用0补足
expandtabs([tabsize])把字符串中的制表符（tab）转换为适当数量的空格。
fillchar 参数指定了用以填充的字符，默认为空格
zfill的z为zero的缩写,顾名思义,是以字符0进行填充，用于数值输出
expandtabs()的tabsize 参数默认为8。它的功能是把字符串中的制表符（tab）转换为适当数量的空格。
9、编码
encode([encoding[,errors]]),
decode([encoding[,errors]])
这是一对互逆操作的方法，用以编码和解码字符串。因为str是平台相关的，它使用的内码依赖于操作系统环境，
而unicode是平台无关的，是Python内部的字符串存储
如果你想获取 'A' 列的第 0 和第 2 个元素，你可以这样做:
这也可以用 .iloc 获取，通过使用位置索引来选择内容
可以使用 .get_indexer 获取多个索引:
警告 ：
对于包含一个或多个缺失标签的列表，使用 .loc 或 [] 将不再重新索引，而是使用 .reindex
在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一个有效标签，就可以使用 .loc[list-of-labels]
但是现在，只要索引列表中存在缺失的标签将引发 KeyError 。推荐的替代方法是使用 .reindex() 。
例如
索引列表的标签都存在
先前的版本
但是，现在
索引标签列表中包含不存在的标签，使用 reindex
另外，如果你只想选择有效的键，可以使用下面的方法，同时保留了数据的 dtype
对于 .reindex() ，如果有重复的索引将会引发异常
通常，您可以将所需的标签与当前轴做交集，然后重新索引
但是，如果你的索引结果包含重复标签，还是会引发异常
使用 sample() 方法可以从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列。
该方法默认会对行进行采样，并接受一个特定的行数、列数，或数据子集。
默认情况下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 参数进行替换采样
默认情况下，每一行被选中的概率相等，但是如果你想让每一行有不同的概率，你可以为 sample 函数的 weights 参数设置抽样权值
这些权重可以是一个列表、一个 NumPy 数组或一个 Series ，但它们的长度必须与你要抽样的对象相同。
缺失的值将被视为权重为零，并且不允许使用 inf 值。如果权重之和不等于 1 ，则将所有权重除以权重之和，将其重新归一化。例如
当应用于 DataFrame 时，您可以通过简单地将列名作为字符串传递给 weights 作为采样权重（前提是您要采样的是行而不是列）。
sample 还允许用户使用 axis 参数对列进行抽样。
最后，我们还可以使用 random_state 参数为 sample 的随机数生成器设置一个种子，它将接受一个整数（作为种子）或一个 NumPy RandomState 对象
当为该轴设置一个不存在的键时， .loc/[] 操作可以执行放大
在 Series 的情况下，这实际上是一个追加操作
可以通过 .loc 在任一轴上放大 DataFrame
这就像 DataFrame 的 append 操作
由于用 [] 做索引必须处理很多情况（单标签访问、分片、布尔索引等），所以需要一些开销来搞清楚你的意图
如果你只想访问一个标量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，这两个方法在所有的数据结构上都实现了
与 loc 类似， at 提供了基于标签的标量查找，而 iat 提供了基于整数的查找，与 iloc 类似
同时，你也可以根据这些索引进行设置值
如果索引标签不存在，会放大数据
另一种常见的操作是使用布尔向量来过滤数据。运算符包括：
|(or) 、 (and) 、 ~ (not)
这些必须用括号来分组，因为默认情况下， Python 会将 df['A'] 2 df['B'] 3 这样的表达式评估为 df['A'] (2 df['B']) 3 ，而理想的执行顺序是 (df['A'] 2) (df['B'] 3)
使用一个布尔向量来索引一个 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一样。
您可以使用一个与 DataFrame 的索引长度相同的布尔向量从 DataFrame 中选择行
列表推导式和 Series 的 map 函数可用于产生更复杂的标准
我们可以使用布尔向量结合其他索引表达式，在多个轴上索引
iloc 支持两种布尔索引。如果索引器是一个布尔值 Series ，就会引发异常。
例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正确的。但是 df.iloc[s，1] 会引发 ValueError 。
