Pandas是python的一个数据分析包，是基于NumPy的一种工具提供了大量数据结构和函数，可以很方便的处理结构化数据，常见数据结构有：
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。
DataFrame：二维的表格型数据结构，可以将DataFrame理解为Series的容器
Time- Series：以时间为索引的Series
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器
首先新建data.txt文件，内容如下：
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然后开始读取数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.txt') # 读取训练数据
print(data)- 打印data结果如下
第一行为列名，第一列为数据当前索引
2.获取数据大小
print(data.shape) 得到结果为：
(11, 1)
表示数据总共有11行，一列
3.取得每行数据
for index in data.index: # type(data)为datafram
print('当前索引：' + str(index))
print(list(data.loc[index])) #type(data.loc[indexs])为series结果如下：
4.取数据后N行数据
csv_batch_data = data.tail(N) # 取后N条数据
5.读取前N行数据
data = pd.read_csv('data.txt',nrows=N)