importpandas as pdimportnumpy as npimportnames'''写在前面的话：

1、series与array类型的不同之处为series有索引，而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定

2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性'''

#1、series的创建

'''(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，如s1;

可以通过设置index参数指定索引，如s2；

通过这种方式创建的series，不是array的副本，即对series操作的同时也改变了原先的array数组，如s3

(2)由字典创建

字典的键名为索引，键值为值，如s4；'''n1= np.array([1, 4, 5, 67, 7, 43, ])

s1=pd.Series(n1)#print(s1)

'''0 1

1 4

2 5

3 67

4 7

5 43

dtype: int32'''s2= pd.Series(n1, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])#print(s2)

'''a 1

b 4

c 5

d 67

e 7

f 43

dtype: int32'''

#print(n1)

'''[ 1 4 5 67 7 43]'''s1[2] = 100s3=s1#print(s3)

'''0 1

1 4

2 100

3 67

4 7

5 43

dtype: int32'''

#print(n1)

'''[ 1 4 100 67 7 43]'''dict1={}for i in range(10, 15):#names.get_last_name()，随机生成英文名字

dict1[names.get_last_name()] =i

s4=pd.Series(dict1)#print(s4)

'''Poole 10

Allen 11

Davis 12

Roland 13

Brehm 14

dtype: int64'''

#2、series的索引

'''(1)通过index取值，可以通过下标获取，也可以通过指定索引获取，如s6，s7

(2)通过.loc[](显示索引)获取，这种方式只能获取显示出来的索引，无法通过下标获取，如s7(推荐)

(3)隐式索引，使用整数作为索引值，使用.icol[]，如s9(推荐)'''s5= pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52, 8]), index=[list('abcdefgh')])#print(s5)

'''a 1

b 5

c 9

d 7

e 6

f 4

g 52

h 8

dtype: int32'''s6= s5[2]#print(s6)

'''9'''s7= s5['c']#print(s7)

'''c 9

dtype: int32'''s8= s5.loc['c']#print(s8)

'''c 9

dtype: int32'''s9= s5.iloc[2]#print(s9)

'''9'''

#3、series的切片

'''1、series的切片和列表的用法类似，不同之处在于建议使用.loc[:]和.iloc[:]，如s10和s11。当然直接使用[:]也可以。

2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail()'''s5= pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52, 8]), index=[list('abcdefgh')])#print(s5)

'''a 1

b 5

c 9

d 7

e 6

f 4

g 52

h 8

dtype: int32'''s10= s5.loc['b':'g']#print(s10)

'''b 5

c 9

d 7

e 6

f 4

g 52

dtype: int32'''s11= s5.iloc[1:7]#print(s11)

'''b 5

c 9

d 7

e 6

f 4

g 52

dtype: int32'''

#4、关于NaN

'''(1)NaN是代表空值， 但不等于None。两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为；

(2)可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带isnull(),notnull()函数检测缺失数据'''

#print(type(None),type(np.nan))

''''''s12= pd.Series([1,2,None,np.nan],index=list('烽火雷电'))#print(s12)

'''烽 1.0

火 2.0

雷 NaN

电 NaN

dtype: float64'''

#print(pd.isnull(s12))

'''烽 False

火 False

雷 True

电 True

dtype: bool'''

#print(pd.notnull(s12))

'''烽 True

火 True

雷 False

电 False

dtype: bool'''

#print(s12.notnull())

'''烽 True

火 True

雷 False

电 False

dtype: bool'''

#print(s12.isnull())

'''烽 False

火 False

雷 True

电 True

dtype: bool'''

#取出series中不为空的值#print(s12[s12.notnull()])

'''烽 1.0

火 2.0

dtype: float64'''

#series的name属性

'''

'''s12.name= '风水'

#print(s12)

'''烽 1.0

火 2.0

雷 NaN

电 NaN

Name: 风水, dtype: float64'''