那我怎么用Pandas对表格处理，如果我的相关量很多的话我是要将所有的相关量都分割吗？还是一个一个的比较？

如果你的表格数据中有很多列，也就是有很多相关量，那么你可以先使用 Pandas 的一些函数进行整体观察和处理，再针对具体的列进行分析和处理。

下面是一些针对具体列的处理方法：

1. 选取指定列

使用 `dataframe[col_name]` 或 `dataframe.loc[:, col_name]` 选择指定列进行处理，其中 `col_name` 表示列名。

例如，要选取 `data` DataFrame 中的 `age` 列进行处理，可以使用下面的代码：

age = data['age']

2. 删除指定列

使用 `dataframe.drop(col_name, axis=1)` 删除指定列，其中 `col_name` 表示列名，`axis=1` 表示删除列而不是行。

例如，要删除 `data` DataFrame 中的 `age` 列，可以使用下面的代码：

data.drop('age', axis=1, inplace=True)

3. 重命名列名

使用 `dataframe.rename(columns={"old_name": "new_name"})` 将指定列名重命名，其中 `old_name` 表示旧列名，`new_name` 表示新列名。

例如，要将 `data` DataFrame 中的 `age` 列重命名为 `ages`，可以使用下面的代码：

data.rename(columns={"age": "ages"}, inplace=True)

4. 处理缺失值

使用 `dataframe.fillna(value)` 将指定列中的缺失值填充为指定的值，其中 `value` 表示填充的值。

例如，要将 `data` DataFrame 中的 `age` 列中的缺失值填充为 0，可以使用下面的代码：

data['age'].fillna(0, inplace=True)

5. 处理重复值

使用 `dataframe.drop_duplicates(subset=col_name)` 删除指定列中的重复值，其中 `col_name` 表示列名。

例如，要删除 `data` DataFrame 中的 `age` 列中的重复值，可以使用下面的代码：

data.drop_duplicates(subset='age', inplace=True)

除了以上方法，还有很多其他的 Pandas 函数可以用于处理表格数据，具体使用方法可以参考 Pandas 的官方文档。