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为了入门pandas，需要熟悉两个常用的工具数据结构： Series 和 DataFrame 。 今天主要讲解Series。 Series 是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为 索引 （index）。 最简单的Series可以仅仅由一个数组形成： obj = pd.Series([4,7,-5,3]) print(obj) 结果如下： 索引在左边，值在右边。 由于我们不为数据指定索引，所以默认生成的索引是从0到N-1。 可以通过values属性和index属性分别获得Series对象的值和索引。 print(obj.values) print(obj.index) 对应结果如下： 通常需要创建一个索引序列，用标签标识每个数据点： obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3],index=['d','b','a','c']) print(obj2) print(obj2.index) 可以在数据中选择数据时使用标签来进行索引： print(obj2['a']) print(obj2['d','c','a']) 也可以使用布尔值数组进行过滤，例如： print(obj2[obj2 > 0]) print(np.exp(obj2)) 如果已经有数据包含在Python字典中，可以使用字典生成一个Series: