windows下pip安裝pandas：
pip install pandas
執行環境
先導入pandas模組：
import pandas as pd
1.1 宣告series物件（以下**皆在ipython中演示）
呼叫series()建構函式，建立series物件
呼叫構造建構函式series()時可以指定index，標籤可以為字串型別
使用index(索引)和values(元素)兩個屬性分別檢視組成series物件的兩個陣列
2.2選擇內部元素
指定鍵或定位於索引位置的標籤獲取series物件內部元素
使用切片或者元素對應的標籤選擇多個元素
1.3為元素賦值用索引或者標籤選取元素進行賦值
1.4使用numpy陣列或其他新的series物件定義新series物件
這裡注意修改arr的元素值series物件c的元素值也會改變
1.5篩選元素
根據條件篩選元素
1.6 series物件運算和數學函式
適用於numpy陣列的運算子（+、-、*、/）或其他數學函式也適用於series物件。運算子可直接用來編寫算術表示式
1.7 series物件的組成元素
series物件往往包含重複的元素，以下是對重複元素的一些處理
使用unique()函式返回乙個包含series去重後元素的陣列
value_counts()函式不僅返回各個不同的元素，還計算每個元素在series**現的次數。
isin()函式判斷所屬關係，返回布林值，可用於篩選series或dataframe列中的資料
1.8 nan(not a number)非數值
資料結構中若字段為空或者不符合數字的定義時，可用這個特定的值來表示，建立資料結構時，可為陣列中元素缺失的缺失項輸入np.nan。一般來講nan值表示資料有問題，必須對其進行處理，尤其是在資料分析時。
isnull()和notnull()函式適合用來識別沒有對應元素的索引。物件的元素對應的時nan，isnull()函式返回值為true，反之為false；notnull()函式與isnull函式用法相反。
這兩個函式還可以作為篩選條件
1.9 series用作字典
可以把series物件當作字典（dictionary）來用，可以事先定義好字典類建立series物件。
1.10 series物件之間的運算
運算後會得到乙個新的series物件，其中支隊標籤相同的元素求和，其他屬於任何乙個series物件的標籤也被新增到新物件中，只不過過它的值均為nan。
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