处理数据的时候往往需要对原始数据进行类型转换和预览等操作，下面介绍常用的处理预览和数据转换方法
预览：例：
import pandas as pd
sec_weather = pd.read_table(r'D:\weather.csv',sep=',')
sec_weather.head()
如果只需要预览数据的几行信息，可以使用head方法和tail方法。head方法返回数据集的开头5行，tail方法返回数据集的末尾5行。
还可以进一步查看数据集有多少观测和多少变量，以及每个月变量都是什么数据类型。例如：
print('数据集的行列数：\n',sec_weather.shape)
print('各变量的数据类型：\n',sec_weather.dtypes)
通过得出的结论可以看出各数据的类型，可对各数据类型进行进行转换
例如：
pd.to_datatime(sec_weather.xxx,format = '%Y年%m月')
sec_weather.xxx.str[:-1].astype('float')
sec_weather.dtypes
描述性统计 describe()
sec_weather.describe()
通过基本的统计量（如最小值，均值，中位数，最大值等）描述数据的特征。