一、Series數(shù)組類型
Series相當(dāng)于帶標(biāo)簽的一維數(shù)組十厢，DataFrame相當(dāng)于二維或者多維數(shù)組?
Series由一個(gè)標(biāo)簽類與數(shù)組一一對應(yīng)避乏；series的基本操作類似于ndarray和字典，根據(jù)索引對齊资柔；
numpy和pandas的對比
series由數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的索引構(gòu)成
Series例子
自定義索引
series創(chuàng)建
series創(chuàng)建方法焙贷，標(biāo)量創(chuàng)建：index不能省略；表示要生產(chǎn)三個(gè)數(shù)
從字典創(chuàng)建Series的類型：series類型數(shù)據(jù)本身很像字典的數(shù)據(jù)類型贿堰， 字典的鍵變成索引辙芍，字典的值變成series的值，當(dāng)指定了順序之后就按照index的順序來
Series測試代碼
從ndarray類型創(chuàng)建Series
總結(jié)
二官边、Series類型的基本操作
創(chuàng)建
創(chuàng)建
索引的類型
基本操作
切片以及numpy的操作
series的切片以及結(jié)合numpy的操作
保留字in只能測試自定義索引沸手，不能判斷自動索引；
b.get('f',100):：根據(jù)索引f查找值注簿，如果找不到索引那么就返回100契吉；
索引
Series類型對齊操作
當(dāng)進(jìn)行Series類型的加法時(shí)，相同索引的值相加诡渴，索引不同的都置為空捐晶；
series修改操作
dataframe類型：
定義
dataframe類型縱向列索引是index,橫向行索引的是cloumn，對縱向進(jìn)行操作時(shí)妄辩，要指明axis=0惑灵，對橫向操作則是axis=1;
dataframe類型的創(chuàng)建：
一維數(shù)組
一維ndarray對象字典創(chuàng)建
通過numpy創(chuàng)建dataframe
通過字典創(chuàng)建DataFrame,生成的自動索引
