pandas的结构

本文目录概要为：Series，DataFrame，索引对象。

引用约定：

    from pandas import Series,DataFrame
    import pandas as pd

由此可见，在代码中看到pd就意味着这是pandas。由于Series和DataFrame使用的频率非常高,这样将它们引入本地命名空间会更加便利。

为了有效利用pandas库，在数据分析与操作中你会遇到其核心数据对象类型：Series与DataFrame。尽管这些工具无法解决所有问题，在实际应用中仍然提供了简单易行的解决方案。

Series

该类对象类似于一维数组的结构组成体，
它包含一组支持多种Numpy数据类型的数值信息，
并附加了一组用于标识这些数值的索引标签。
只需提供一组基础的数据信息即可生成最基本的这类对象：

    >>> obj=Series([4,7,-5,3])
    >>> obj
    0    4
    1    7
    2   -5
    3    3
    dtype: int64

Series对象的字符串表示中，默认将索引置于左侧而值置于右侧。当未指定数据索引时，默认会生成一个从0开始一直到N-1（其中N是数据长度）的整数序列作为默认索引值进行存储与引用操作。你可以在Ser