series 是pandas兩大資料結構中（dataframe，series）的一種。使用pandas 前需要將pandas 模組引入，因為series和dataframe用的次數非常多，所以將其引入本地命名空間中會更方便。
from pandas import series, dataframe
import pandas as pd
因此，一般在**中看到pd.，都指的是pandas。
series物件本質上是乙個numpy的陣列，因此numpy的陣列處理函式可以直接對series進行處理。但是series除了可以使用位置作為下標訪問元素之外，還可以使用標籤下標訪問元素，這一點和字典相似。每個series物件實際上都由兩個陣列組成：
index: 它是從numpy陣列繼承的index物件，儲存標籤資訊。
values: 儲存值的numpy陣列。
注意三點：
1. series是一種類似於一維陣列（陣列：ndarray）的物件
2. 它的資料型別沒有限制（各種numpy資料型別）
3. 它有索引，把索引當做資料的標籤（key）看待，這樣就類似字典了（只是類似，實質上市陣列）
4.series同時具有陣列和字典的功能，因此它也支援一些字典的方法
建立陣列，例如：
in [1]:arr=[1,2,3,4] #建立陣列
in [2]:arr
out[2]: [1, 2, 3, 4]
建立series:
series_1=series(arr)
series_1
out[146]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
series_2=series([1,2,3,4])
series_2
out[148]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
建立包含多種資料型別的series：
series_3=series([1,2,'3',4,'a']) "font-family: arial, helvetica, sans-serif;">#包含數字和字串
series_3
out[150]:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 a
dtype: object #型別變成了字串
series建立後會自動生成索引，預設從0開始
可以指定和修改索引
in [154]: series_4.index=['a','b','c']
in [155]: series_4
out[155]:
a 1
b 2
c 3
修改索引除了這裡的直接修改還有乙個reindex()方法。
series建立後可以對資料進行增刪改查
series的add()方法是加法計算不是增加series元素用的。
in [162]: series_4.drop('a')
out[162]:
b 2
c 3
dtype: int64
in [170]: series_4['a']=4
in [171]: series_4
out[171]:
a 4
b 2
c 3
dtype: int64
通過索引查單值
in [172]: series_4['a']
out[172]: 4
通過索引序列查多值：
series_4[['a','b']]
out[174]:
a 4
b 2
dtype: int64
通過布林型別索引篩選：
in [175]: series_4[series_4>2]
out[175]:
a 4
c 3
dtype: int64
通過位置切片和標籤切片查詢資料：
series_4
out[194]:
a 4
b 2
c 3
dtype: int64
series_4[:2]
out[195]:
a 4
b 2
dtype: int64
series_4['a':'c']
out[196]:
a 4
b 2
c 3
dtype: int64
series_5=series()
series_5
out[201]:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
Series 入門 建立和增刪改查
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