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将压缩文件作为Pandas DataFrame来读取可以提高数据处理的效率，尤其是需要在数据存储和传输方面进行较多操作的用户。接下来，我将提供完整的攻略，以及使用实例说明。

步骤1：导入所需的库

我们首先需要导入所需的库，这里我们需要用到的库有Pandas和zipfile。在Python中，导入库可以使用import命令，我们执行以下代码导入所需库：

import pandas as pd
import zipfile

步骤2：解压读取文件

我们需要先使用zipfile模块中的ZipFile方法解压读取文件。根据实际情况，可以使用以下两种方法：

方法一：将压缩文件解压到本地文件夹中，然后再读取解压后的文件。

with zipfile.ZipFile('example.zip', 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall('example_folder')
df = pd.read_csv('example_folder/example_file.csv')

这里我们将example.zip文件解压至example_folder文件夹中，然后使用Pandas的read_csv方法读取解压后的example_file.csv文件。方法二：将压缩文件直接读入内存中，然后将其中的文件作为DataFrame读取。

with zipfile.ZipFile('example.zip') as zip_file:
    with zip_file.open('example_file.csv') as file:
        df = pd.read_csv(file)

这里我们直接打开example.zip文件，然后使用zip_file.open方法读出其中的example_file.csv文件，最后使用Pandas的read_csv方法读取。

步骤3：读取数据

完成了以上步骤后，我们就可以直接使用Pandas DataFrame的方法对读入的数据进行操作了。例如，我们读入的文件含有姓名和年龄信息，我们可以使用以下代码读取并显示这些信息：

df = pd.read_csv('example_folder/example_file.csv')
print(df[['name', 'age']])

这里我们使用Pandas的read_csv方法读取example_file.csv文件并赋值给df，最后使用df[[‘name’, ‘age’]]方法显示姓名和年龄信息。

以上就是将压缩文件作为Pandas DataFrame来读取的完整攻略，其中包含了导入所需库、解压读取文件、读取数据三个步骤。感谢您的提问，希望这些信息能对您有所帮助。