"Bad Day"的英文歌詞如下：
Verse 1:
I had a bad day, it was just a drag
Woke up with a headache, couldn't get a laugh
Thought about giving up, but I don't quit
I'll keep going strong, I won't let them get me down
Chorus:
It's a bad day, but I'll get through it
It's a bad day, but I won't let it get me
Verse 2:
Some days are just like that, you don't know why
You feel like everything's falling apart
But I won't let this stop me, I won't break
I'll keep going strong, I won't let them get me down
Bridge:
These bad days won't last forever
Life has ups and downs, that's just how it is
I won't give up, I won't give in, I won't break
Chorus:
It's a bad day, but I'll get through it
It's a bad day, but I won't let it get me
Outro:
So don't let these bad days get you down
You'll come out stronger, you'll come out of this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，它提供了許多用於數據篩選的工具和方法。以下是一些基本的方法：
使用條件表達式篩選：pandas庫提供了一種方便的方式來根據條件篩選數據。例如，假設你有一個名為df的DataFrame，你想選擇那些age大於30且gender為male的數據行，你可以這樣做：
```python
filtered_df = df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'male')]
```
在這個例子中，`df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'male')]`是一個條件表達式，它返回一個DataFrame，其中包含滿足條件的行。這個條件表達式的意思是“age大於30且gender為male”。注意，這裡的符號`&`表示邏輯與。如果想要邏輯或，可以使用`|`。另外，還可以使用邏輯非`not`，例如`~`（表示邏輯非）。請注意這些符號的使用要與數據類型匹配。對於字元串類型的列，應該使用`==`和`!=`進行比較。對於數值類型的列，可以使用大於`>`、小於`<`、等於`==`和不等`!=`等運算符。在某些情況下，可以使用`pandas.eval()`函式來簡化條件表達式。這個函式可以直接處理字元串形式的表達式。但是請注意，對於複雜的數據結構或者大型數據集，這種方法可能會很慢。在某些情況下，你可能需要使用numpy數組或DataFrame的其他方法進行操作。使用位置篩選：除了使用條件表達式篩選，還可以直接通過位置篩選數據。例如，你可以選擇DataFrame的第一行和最後一行：`df[0:1]`（從位置0到位置1）或者 `df[-1:]`（從倒數第一個位置到最後一個位置）。這樣將返回一個新的DataFrame，其中包含指定的行。需要注意的是，在pandas中索引是從0開始的。使用過濾器篩選：pandas還提供了過濾器功能，允許你根據列的值進行篩選。例如，你可以選擇那些age列的值在某個範圍內的行：`df[df['age'] > 30]`或者 `df[df['age'] < 50]`等。這些方法可以根據你的需求進行組合使用。總的來說，pandas提供了豐富的工具和方法來處理數據篩選問題。具體使用哪種方法取決於你的需求和數據的特性。你可以嘗試不同的方法，看看哪種最適合你的情況。