⑴ Python（pandas）查询数据5种方法
导入 pandas 库并读取 Excel 文件至数据帧 df。查看数据帧的前几行，确保数据正确加载。
设置索引为“日期”，方便按日期筛选数据。可选参数 `inplace=True` 表示直接修改原始数据帧，而 `inplace=False` 则创建新对象。
检查索引值是否已更改为日期格式。
替换“最低气温”和“最高气温”列中的“℃”后缀，并将值转换为整数类型。
筛选特定日期的数据行与列，进行精确匹配查询。
使用值列表进行批量查询，获取特定日期的多个列值。
通过行和列区间进行范围查询，查看特定日期范围内的数据。
使用条件表达式查询数据，根据多个条件筛选结果。
利用布尔列表进行条件查询，确保查询结果的长度与所需条件相匹配。
调用函数查询，通过 Lambda 表达式或自定义函数实现复杂条件查询。
举例说明，查询特定条件下的数据，如最高温度小于0度，最低温度大于-10度，天气为晴天，风力风向为“北风 微风 /东北风 微风”。
通过自定义函数查询特定月份和风力风向的数据。
以上内容展示了使用 pandas 库进行数据查询的五种方法，每种方法都针对不同需求提供了灵活的查询手段。