002，pandas介绍
003，Series创建
导入Pandas
Series 是一种类似于一维数组的对象，由下面两个部分组成：
- values：一组数据（ndarray类型）
- index：相关的数据索引标签
（3.1）Series的创建
两种创建方式：
（1）由列表或Numpy数组创建
- 默认索引为0到N-1的整数型索引
- index和values
（2）由字典创建
04，Series显式索引和隐式索引
Series的索引
可以使用中括号取单个索引（此时返回的是元素类型），或者中括号里一个列表取多个索引（此时返回的仍然是一个Series类型）。分为显式索引和隐式索引：
（4.1）显式索引：
- 使用index中的元素作为索引值
- 使用.loc[] 推荐
（4.2）隐式索引
- 使用整数作为索引值
- 使用.iloc[] （推荐）
05，Series显式切片和隐式切片
06，Series基本属性和方法
（6.1）基本属性
- shape 形状
- size 长度
- index 索引
- value 值
- name 名字
（6.2）head()和tail()方法
- head() 查看前几条数据，默认5条
- tail() 查看后几条数据，默认5条
（6.3）检测缺失数据
- pd.isnull()
- pd.notnull()
- isnull()
- notnull()
（6.4）使用bool值索引过滤数据
第1种方法
第2种方法
07，Series的运算
（7.1）适用于Numpy的数组运算也适用于Series
（7.2）Series之间的运算
- 在运算中自动对齐索引
- 如果索引不对应，则补NaN
- Series没有广播机制
如果 s4的索引不是[0,1,2,3]，还是根据对应索引的值进行运算
- 注意：要想保留所有的index，则需要使用.add()函数
总结：
- Series：可以看做是一个有序的字典结构