《口袋的天空》的歌詞如下：
女：打開你口袋裡的天空
讓我飛吧
男：不必在乎我的胡言亂語
我要飛到天邊去
女：你是我的口袋裡的天空
女：一起飛行吧
男：想找個安靜的地方
合：找了好久好久
男：就算別人不贊同
我們也不需要理由
女：現在我要讓你知道
我多重要
男：我們用青春做賭注
女：一起飛行吧
男：一起飛行吧
女：不怕跌倒
男：不怕跌倒
女：把回憶留給自己最牢
男：回憶最牢
女：放開那天空
男：開開你的口袋看看有沒有天空
女：伸出雙手已不能感覺你在我四周
男：OH我的天空為什麼突然消失了呢
女：什麼也別說讓我離開是我最後的溫柔
女：讓我們開開懷笑個夠，以後沒人在我身旁，也許時間已不能再收留我在Python中，如何使用pandas庫對數據進行篩選？
Pandas是一個強大的數據處理庫，可以方便地對數據進行篩選。下面是一個簡單的示例，展示如何使用pandas庫對數據進行篩選。
首先，確保已經安裝了pandas庫。如果還沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：
```python
pip install pandas
```
安裝完成後，我們可以開始使用pandas庫對數據進行篩選。假設我們有一個名為`data.csv`的CSV檔案，裡面包含了我們需要處理的數據。首先，我們需要導入pandas庫，並讀取數據到DataFrame對象中：
```python
import pandas as pd
# 讀取CSV檔案到DataFrame對象中
data = pd.read_csv('data.csv')
```
現在我們已經得到了一個DataFrame對象，裡面包含了CSV檔案中的數據。接下來，我們可以使用不同的方法對數據進行篩選。以下是幾個常用的方法：
1. 根據條件篩選數據：使用`filter()`函式根據指定的條件過濾數據。例如，如果要篩選出年齡大於30歲的員工數據，可以使用以下代碼：
```python
# 使用filter()函式根據條件篩選數據
filtered_data = data.filter(like='age', operand='>30')
```
這裡使用了`filter()`函式的`like`參數和條件表達式來過濾出符合條件的行。你可以根據需要修改條件表達式來滿足你的需求。
2. 根據索引篩選數據：使用`loc[]`或`iloc[]`函式可以根據索引值篩選數據。例如，如果要篩選出第2行到第5行的數據，可以使用以下代碼：
```python
# 使用loc[]函式根據索引篩選數據
selected_rows = data.loc[2:5]
```
你也可以使用`iloc[]`函式來選擇特定索引位置的數據，例如`data.iloc[2:5]`。這將返回一個新的DataFrame對象，只包含第2行到第5行的數據。
3. 根據列名篩選數據：使用`query()`函式可以根據列名進行查詢並篩選數據。例如，如果要篩選出姓名以"張"開頭的員工數據，可以使用以下代碼：
```python
# 使用query()函式根據列名篩選數據
filtered_data = data.query('name == "張"')
```
這裡使用了`query()`函式的條件表達式來查詢符合條件的列值，並返回一個新的DataFrame對象。你可以根據需要修改條件表達式來滿足你的需求。
4. 使用邏輯運算符篩選數據：可以使用邏輯運算符（如`&`、`|`、`~`）對多個條件進行組合和篩選。例如，如果要篩選出年齡大於30歲且工資高於5000元的員工數據，可以使用以下代碼：
```python
# 使用邏輯運算符篩選數據
filtered_data = data[(data['age'] > 30) & (data['salary'] > 5000)]
```
這裡使用了邏輯運算符對多個條件進行了組合和篩選，並返回一個新的DataFrame對象。請注意，這只是一個簡單的示例，你可以根據自己的需求和數據進行調整和擴展。完成後，你可以將篩選後的數據保存到新的檔案中或進行其他操作。例如，可以將篩選後的數據導出為CSV檔案：
```python
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False) # 將篩選後的數據保存為CSV檔案
```