前面，我们了解了Series这种数据结构，学习了如何创建一个Series。
接下来，我们学习访问Series的数据的两种方式：
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位置索引访问
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索引标签访问
访问Series的数据
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| 1. 位置索引访问 这种访问方式和列表相同，是基于元素自身的下标来进行访问。 对于一个列表list，list[i]表示list的第i+1个元素。 同理，我们通过这种方式就可以获得Series序列中的每个数据。 示例中，我们通过info[0]输出了info的第一个数据。 |
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| 结果：80855 |
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| 2. 索引标签访问 这种访问方式和字典相同，把index中的索引标签当做字典的key，而把Series序列的值当做字典的value。 示例中，我们通过索引标签'JS'输出了info中对应的数据。 |
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| 结果：77388 |
总结：
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| 访问Series数据 |
| 1. 位置索引访问。 这种访问方式和列表相同，是基于元素自身的下标来进行访问。 2. 索引标签访问。 这种访问方式和字典相同，把index中的索引标签当做字典的key，而把Series序列的值当做字典的value。 |
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| 最后，我们简单了解Series的3种常用属性： 1. dtype 2. values 3. index | 
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| 1. dtype 我们从前面知道，Series对象有多种数据类型：字符串型、整型、浮点型、布尔型。 我们访问Series对象的dtype属性，会返回Series对象具体的数据类型。 | 
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| 我们访问Series对象的dtype属性，可以返回Series对象的数据类型。 示例中，我们通过访问Series对象的dtype属性，返回了变量info的数据类型，并将其输出。 根据输出可以看到，变量info的数据类型为整型。 | import pandas as pd info = pd.Series([80855, 77388, 68024, 47251, 40471],index = ['GD','JS','SD','ZJ','HN']) # 输出了info中的数据的类型 print(info.dtype) 结果： int64 |
| 2. values 我们访问Series对象的values属性，会以数组的形式返回Series对象的值values。 | 
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| 示例中，我们通过访问Series对象的values属性，返回了变量info的值values，并将其输出。 根据输出可以看到，以数组的形式返回了变量info的值values。 注意： Series是一维的数据结构，所以返回一维数组。 | import pandas as pd info = pd.Series([80855, 77388, 68024, 47251, 40471],index = ['GD','JS','SD','ZJ','HN']) # 输出了info中的值values print(info.values) 结果： [80855 77388 68024 47251 40471] |
| 3. index 我们访问Series对象的index属性，可以返回这个Series的索引index。 | 
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| 示例中，我们通过访问Series对象的index属性，返回了变量info的索引index，将其输出。 根据输出可以看到，返回了变量info的索引index。 | import pandas as pd info = pd.Series([80855, 77388, 68024, 47251, 40471],index = ['GD','JS','SD','ZJ','HN']) # 输出了变量info的索引index print(info.index) 结果： Index(['GD', 'JS', 'SD', 'ZJ', 'HN'], dtype='object') |
总结：
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| Series的3种常用属性 |
| 1. dtype 我们访问Series对象的dtype属性，可以返回Series对象的数据类型。 2. values 我们访问Series对象的values属性，会以数组的形式返回Series对象的值values。 3. index 我们访问Series对象的index属性，可以返回这个Series的索引index。 |
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