Python pandas，建立Series型別

numpy只能處理數值型別的資料。pandas除了可以處理數值型別外，還可以處理非數值型別的資料(例如：字串、時間序列等)

pandas常用的資料型別：series(一維，帶標籤的陣列，對應資料庫中的一條記錄)；dataframe(二維，series容器，對應資料庫中的表)

demo.py（series的建立）：

import pandas as pd  # 需要pip安裝

# 建立series型別(帶標籤的陣列)
t = pd.series([13, 23, 33, 43, 53])  # 預設索引從0開始。 元素可以是數值型別，也可以是字串型別。
print(type(t))  # print(t)
'''0    13
1    23
2    33
3    43
4    53
dtype: int64
'''t2 = pd.series([13, 23, 33, 43, 53], index=list("abcde"))  # 可以通過index指定索引（索引個數要與元素個數一致）
print(t2)
'''a    13
b    23
c    33
d    43
e    53
dtype: int64
'''my_dict = 
t3 = pd.series(my_dict)   # 可以通過字典建立series。 dtype元素型別會根據情況自動修改
print(t3)
'''age           18
name    zhangsan
dtype: object
'''t4 = pd.series(my_dict, index=["age", "tel"])  # index指定的索引如果存在就正常顯示，否則對應索引的值就是nan
print(t4)
'''age     18
tel    nan
dtype: object
'''

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