在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，
除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame
类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。

#使用模块之前先导入
import pandas as pd

from pandas import Series

from pandas import DataFrame

import numpy as np

Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两部分组成
values:一组数据(ndarray)
index:相关的数据索引标签

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的整形索引

(2)由字典创建:不能在使用index.但是依然存在默认索引 注意:数据源必须为一维数据

2)Series的索引和切片

    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(此时返回的是一个Series类型)

    (1) 显式索引

        使用index中的元素作为索引值

        使用s.loc[](推荐):注意,loc中括号中放置的一定是显式索引

    注意:此时是闭区间
　　

    (2)隐式索引:

      使用整数作为索引值

      使用.iloc[](推荐) iloc中括号中放置的必须是隐式索引

    注意:此时是半开区间

切片:隐式索引切片和显式索引切片
　　显式索引切片:index和loc
　　隐式索引切片:整数索引值和iloc

3)Series的基本概念

    可以把Series看成是一个有序的字典

    向Series增加一行:相当于给字典增加一组键值对

4)Series的运算 (1)+ - * / (2) add() sub() mul() div() :s1.add(s2,fill_value=0)

　　DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成.设计之初也是将Series的使用场景从一维拓展到多维.DataFrame既有的行索引,又有列索引

　　行索引:index

　　列索引:columns

　　值:values
　　

1)DataFrame的创建
　　最常用的方法是传递一个字典创建.DataFrame以字典的键作为每一[列]的名称,
　　以字典的值(一个数组)作为每一列

　　此外,DataFrame会自动 加上每一行的索引.

　　使用字典创建的\DataFrame后,则columns(列索引)参数将不可被使用

　　同Series一样,若传入的列与字典的键不匹配,则相应的值为NaN

(3)使用多维数组创建

2)DataFrame的索引

    (1)对列进行索引

        通过类似字典的方式df['q']

        通过属性的方式   df.q
可以将DataFrame的列获取为一个Series.返回的Series拥有原DataFrame相同的索引 ,且name的属性也已经设置好了,就是相应的列名

    (2)对行进行索引

　　　　使用.loc[]加index来进行行索引(显示索引)

　　   使用.iloc[]加整数来进行行索引(隐式索引)

　　   同样返回一个Series,index为原来的columns

　　(3)对元素索引的方法

　　使用列索引

　　使用行索引(iloc[3,1] or loc ['c','q']) 行索引在前,列索引在后

3)切片

注意: 直接使用中括号时候: 索引表示的是列索引,切片表示的是行切片