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Series类型

Series类型类似于Numpy的一维数组对象，可以将该类型看做是一组数据与数据相关的标签（索引）联合而构成（带有标签的一维数组对象）。

创建方式

Series常用的创建（初始化）方式：

• 列表等可迭代对象
• ndarray数组对象
• 字典对象
• 标量

Series类型类似字典键值对

Series类型可以看做ndarray类型配了标签。

1. 通过 列表等可迭代对象 创建Series类型对象

#创建Series，通过列表等可迭代对象。
s = pd.Series([1, 2, 3])
s = pd.Series(range(5, 10))
type(s)

左侧 这组数据每个数据对应的标签
右侧 包含的数据

可以看做一维的ndarray数组，带有标签，
当然底层的存储方式不一样，
用了字典的键值对存储。

注意：range()创建方式，
和numpy不太一样，数据类型给的是int64，
而不是int32。

2.通过ndarray数组创建Series类型对象

# 通过ndarray数组创建Series。
s = pd.Series(np.array([5, 10, 20]))

3. 通过字典创建Series类型对象

再试一下通过字典创建Series，
键给谁，值给谁？

解决问题：左边的标签 也可以自己设置了。

# 通过字典创建Series。字典的key用来指定Series的标签，字典的value用来指定Series的值。
s = pd.Series({"a":23, "b":50, "c":100})

4. 再通过标量来创建Series类型对象

# 标量
s = pd.Series(100, index=["a", "b", "c"])
print(s)

没意思？
其实标量也可以创建多个，通过index=，
就是标签索引。

标签3个元素，值只有一个？没关系可以广播，
所以标量也可以创建多个值。

可以看做横着的数组立起来了。