MySQL 支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。
文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤
1.引入库2.读入数据总结
前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、pandas？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）：
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读入数据代码如下（示例）：
data = pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。