《求愛復刻版》的歌詞如下：
雨過天晴以後 你帶點不同 我變得更陌生
請找著開心建設投訴不通 他什麼都有是最好工兵
借出的關心可能帶一點不誠惶 編成經典會有傷害成分
其實感謝一句再遇事總不成 他活得好我也能照生
有這份耐性兜多一個圈未後悔還得
因氣力耗過多一點要抱抱被害者無動於衷
然而我也 仍得風度 我相信得個夠仍未過
但我發覺 不甘氣憤 因被當作你興奮
看風景 先會感覺 同度風月不同 等我快便可以認成配偶翁
多個應酬得你算得中落實 看電影卻當做是最搶手選擇戲弄
我不多管但是我又偏偏敏感 我像少不�恤將憎就憎未開始散情人不懂不想可惜 因舊傷已痊癒繼續遊蕩也算將心死從新減省得敢唔應問求其停滯做數與我有關關不大的妄想懷念特登刻不容緩 就願有日擦身雖然遺憾至眾何嘗各自珍惜也就請稱乎英勇 得得得得餵在Python中，如何使用pandas庫來處理數據？
Pandas是一個強大的數據處理庫，可以方便地讀取、清理和運算元據。以下是一些基本步驟，展示如何使用pandas庫來處理數據：
1. 安裝pandas庫：首先，確保你已經安裝了pandas庫。如果沒有，可以使用pip命令進行安裝：
```bash
pip install pandas
```
2. 讀取數據：使用pandas的read_csv()函式可以方便地讀取CSV檔案。例如：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
這將讀取名為'data.csv'的檔案並將其存儲在DataFrame對象df中。你可以使用df來訪問和處理數據。
3. 清理數據：使用pandas的許多方法，如dropna()、fillna()等，可以清理數據中的缺失值、重複值等。例如，可以使用dropna()方法刪除包含缺失值的行：
```python
df = df.dropna()
```
4. 數據清洗：使用pandas的許多方法，如astype()、to_numeric()等，可以轉換數據類型或將非數字值轉換為數字。例如，可以使用astype()方法將列轉換為數字類型：
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
5. 數據處理：使用各種數據處理方法，如排序、分組、聚合等，對數據進行處理。例如，可以使用sort_values()方法對數據進行排序：
```python
df = df.sort_values('column_name')
```
6. 保存數據：當你完成數據處理後，可以使用to_csv()方法將DataFrame保存為CSV檔案：
```python
df.to_csv('output.csv', index=False)
```
這將把DataFrame保存為名為'output.csv'的檔案。index=False參數表示不包括行索引。
7. 使用其他功能：pandas庫提供了許多其他功能，如創建數據框、處理時間序列數據、可視化數據等。你可以查看pandas的官方文檔以了解更多信息。
這些是使用pandas庫處理數據的基本步驟。通過學習和實踐，你可以更好地掌握pandas庫的使用。