本部分旨在了解数据的载入与初步观察，为下部分了解pandas建立基础，本部分重点在于记忆基本的载入、查看等命令。
1.1.1 任务一：导入numpy和pandas
更新numpy、pandas库的方式：
打开cmd
conda update conda：更新anaconda的管理工具conda
conda update anaconda：更新anaconda版本
python --version：查看python版本
conda update python：更新python版本
pip list：查看python所有的包及版本
pip show pip：来查看是python及其第三方库的管理工具pip的版本号
python -m pip install --upgrade pip：更新pip版本
pip install+库名：安装库
pip uninstall +库名：删除库
pip show +包名：查看包的版本
pip install --upgrade 包名：升级包
pip install --upgrade numpy
pip install --upgrade pandas：升级包！
1.1.2 任务二：载入数据
(1) 使用相对路径载入数据
(2) 使用绝对路径载入数据
1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取
逐块读取的含义是将海量大数据分成好几块进行处理。
应用场景一般有两种：
1.使用pandas处理函数大数据时，如果直接使用pandas的read_csv()方法去读取这个csv文件，那服务器的内存是会吃不消的，因此用chunksize分而取之。
2.我们只需要读取其中的一部分数据，而不需要读取全部数据的时候。
1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]
1.2.1 任务一：查看数据的基本信息
1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据
1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False
1.3.1 任务一：将你加载并做出改变的数据，在工作目录下保存为一个新文件train_chinese.csv