上文我们聊过了在pandas中的对象创建，其中最常用的对象就是dataframe，今天我们来聊聊怎么样其中的数据。
pandas提供了丰富的查看数据的手段：
- head：查看最前面的几行
- tail：查看最后面的几行
- index：查看index
- columns：查看列名
- describe：查看dataframe的几个统计量，包括总数、均值、标准差、最小值、最大值、25%分位数、50%分位数和75%分位数
- T：转置后的dataframe
- sort_index：使用index进行排序
- sort_values：对其中的值进行排序
下面以上文中的创建的两个dataframe来演示各方法的具体用法
- df
- df2
head
使用head查看数据时，默认展示前5行，同时可以使用参数指定需要展示的行数。
tail
使用tail查看数据时，默认展示最后5行，同时可以使用参数指定需要展示的行数。
index
index是dataframe的一个属性，可以直接使用df.index进行属性查看
columns
同样，列名columns也是其属性，可以直接使用df.columns查看
describe
使用decribe方法查看dataframe的常用统计量，使用该方法会默认忽略非数字类型的列，比如在df2中使用，会忽略B,E,F列
T转置
在做矩阵计算时，经常会要用到转置，可以方便地使用T来实现，熟悉数据库的也可以将其理解为行列转换。
sort_index
可以使用index对dataframe进行排序，可以使用参数指标排序的index和方式，常用的参数为axis、ascending和inplace
- axis：指定通过行或列的index进行排序，值为0时使用行index，值为1时使用columns
- ascending：指定排序的方式，False从大到小排序，True从小到大排序
- inplace：排序后是否替代原dataframe，True为替换，False不替换，默认为False，使用该参数后方法不返回值
sort_values
除了使用index进行排序，也可以对具体的值进行排序，常用的参数有by、axis、ascending和inplace
- by：值排序所用的列名或index名，可以输入列表。
- axis：指定通过行或列进行排序，0表示行，1表示列。需要注意的是如果by使用的是列名，axis只能为0；若by使用的是行index，axis只能为1。
- ascending与inplace的含义与sort_index相同。
