index物件宣告後不能改變，不同的資料結構公用index物件
1. index物件的方法
frame.idxmin()、frame.idxmax() //索引值最小和最大元素
2. 含有重複標籤的index
index=['a', 'a']
frame.index.is_unique //索引是否唯一
3. 更換索引
frame.reindex(['a', 'b'])
注意：會刪除在新index中不存在的標籤，重新排序
可以使用method='ffill/bfill'，利用之前或之後的沒有缺失的索引值做插值
另外可同時更換columns
4. 刪除索引行資料
frame.drop('a') //刪除對應的索引行
frame.drop(['a', 'b'])
>>> s = pd.series([1,2,3], ['a', 'b', 'c'])
>>> s.drop('a')
b 2
c 3
dtype: int64
frame.drop(['col1', 'col2'], axis=1) //1為列，0為刪除行
>>> s = pd.dataframe(np.arange(6).reshape(3,2), ['a', 'b', 'c'], columns=['c1',
'c2'])
>>> s
c1 c2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
>>> s.drop('c1', axis=1)
c2a 1
b 3
c 5
>>>
以求和為例，對於剛定義的兩個series物件，有些標籤兩者都有，有些只屬於其中乙個物件。如果乙個標籤，兩個series都有，就把他們的元素相加，反之，標籤也會xian顯示在結果（新series物件）中，只不過元素為nan
>>> import pandas as pd
>>> s1 = pd.series([1,2,3], ['a', 'b', 'c'])
>>> s2 = pd.series([4,5,6], ['a', 'b', 'd'])
>>> s1 + s2
a 5.0
b 7.0
c nan
d nan
dtype: float64
>>>
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