類似一維陣列的物件，資料(numpy資料型別)和相關的標籤
obj = series([4, 7, -5, 3])
obj.index
obj.values
# 指定索引
obj2 = series([4, 7, -5, 3], index=['d','b','a','c'])
obj2.index
obj2['a']
obj2[['a','d','c']]
# numpy陣列運算都會保留索引和值之間的鏈結
obj2[obj2>0]
obj2*2
np.exp(obj2)
# 可以看做乙個定長的有序字典
'b'in obj2
# 如果資料存在python字典中，可以通過字典來建立series
sdata =
obj3 = series(sdata)
states = ['california', 'ohio', 'oregon', 'texas']
obj4 = series(sdata, index=states)
pd.isnull(obj4)
pd.notnull(obj4)
obj4.isnull()
# series物件本身及其索引都有乙個name屬性
obj4.name = 'population'
obj4.index.name = 'state'
# series索引可以通過賦值就地修改
obj.index = ['bob', 'steve', 'jeff', 'ryan']
# 構建dataframe
# 最常用直接傳入乙個由等長列表或numpy陣列組成的字典
data =
# 結果會自動加上索引
frame = dataframe(data)
# 如果指定了列序列
frame = dataframe(data, columns=['year','state','pop'])
# 和series一樣，如果傳入的列在資料中找不到，產生nan
frame2 = dataframe(data, columns=['year', 'state', 'pop', 'debt'], index=['one','two','three','four','five'])
frame2.columns
# 通過類似字典標記的方式或屬性的方式，可以將dataframe的列獲取為series
frame2['state']
frame2.year
# 行獲取
frame2.ix['three']
# 列可以通過賦值的方式修改
frame2['debt'] = 16.5
frame2['debt'] = np.arange(5.)
# 將列表或陣列賦值給某個列時，長度必須匹配，如果賦值的是series，會精確匹配索引
val = series([-1.2, -1.5, -1.7], index = ['two', 'four', 'five'])
frame2['debt'] = val
# 為不存在的列賦值，會建立新列
frame2['eastern'] = frame2.state == 'ohio'
# del 刪除列
del frame2['eastern']
#### 通過索引方式返回的列都是相應資料的檢視，不是副本
# 另一種常見的資料形式：巢狀字典。外層鍵：列，內層鍵：索引
pop = ,
'ohio':}
frame3 = dataframe(pop)
# 對結果進行轉置
frame3.t
# 內層字典的鍵會被合併、排序形成最終的索引，如果顯式指定了索引則不會這樣
dataframe(pop, index=[2001,2002,2003])
# index 和 columns的 name屬性
frame3.index.name = 'year'
frame3.columns.name = 'state'
frame3.values
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