import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe
series:一種類似於一維陣列的物件，是由一組資料（各種numpy資料型別）以及一組與之相關的資料標籤（即索引）組成。僅有一組資料也可以產生簡單的series物件。注意：series中的索引值是可以重複的。
dataframe:乙個**型的資料結構，包含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值，字串，布林型等），dataframe即有行索引也有列索引，可以被看做是由series組成的字典。
通過一維陣列去建立
arr = np.array([1,2,3,4])
ser1 = series(arr)
ser1.values
#獲得值組成的一維陣列
ser1.index
#獲得索引值的描述，start,stop,step
ser1.index=['a', 'b','c','d'] #更改索引值
ser1['b'] # 索引形式獲取某值
ser1[1] # 下標形式獲取某值
ser2 = series([99,100,98,10],index=['a', 'b','c','d'])
ser22 = series(data=[89,87,86],dtype=np.float64,index=[u'數學',u'語文',u'英語'])
通過字典形式建立
dict1 =
ser3 = series(dict1) # 字典的鍵對應ser的索引，字典的值對應ser的資料
注意：
1. 索引可以建立時賦值，也可以後期賦值
2. 索引可以重複，下標不能重複
3. 字典本身鍵和值有對應關係，字典的鍵不能重複
1.通過方括號+索引的方式讀取對應的索引的資料，有可能返回多條資料
2. 通過方括號+下標的方式讀取對應的下標值的資料，下標值取值的範圍為：[0,len(series.values)];另外下標值也可以是負數，表示從右往左獲取資料
series獲取多個值的方式樂視numpy中的ndarray的切片操作，通過方括號+下標值/索引值+冒號（：）的形式來擷取series物件中的一部分資料
注意：
在獲取多個值的時候，
通過下標形式加冒號獲取，和切片一樣是左閉右開區間，
通過索引值加冒號獲取，是獲取乙個完全閉合區間值
numpy中的陣列運算，在series中都保留了，均可以使用，並且series進行陣列運算的時候，索引與值之間的對映關係不會發生改變。
注意：其實在操作series的時候，基本上可以把series看出numpy中的ndarray陣列來進行操作。ndarray陣列的絕大多數操作都可以應用到series上。
ser3+1
ser3-100
ser3*100
ser3/100
ser3%100
ser3//100
np.abs(ser3) ## numpy中的通用函式在series中是支援的
ss = series()
ss_index = ['a','bb','cc','d','e','f','g','h','i']
ss_new = series(ss,index=ss_index)
a 1.0
bb nan
cc nan
d 4.0
e 5.0
f nan
g nan
h nan
i nan
dtype: float64
對陣列中的nan值過濾
##過濾nan值
pd.isnull(ss_new) #返回布林值的陣列，nan 返回true
pd.notnull(ss_new) #返回布林值的陣列 not nan 返回true
ss_new[pd.notnull(ss_new)]
注意：pandas中的isnull和notnull兩個函式可以用於在series中檢測缺失值，這兩個函式的返回值時乙個布林型別的series兩個預設補齊的陣列相互操作時，按照索引對應關係進行操作
s1 = series([1,2,3],index=['a','b','c'])
s2 = series([10,20,30],index=['b','a','c','d'])
s1 + s2
name屬性
s1.name=u'**'
## 資料名稱標籤
s1.index.name=u'產品'
## 索引名稱標籤
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02 pandas Series 建立 屬性
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pandas series資料型別使用
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