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
'''...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...(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...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...中不为空的值
# print(s12[s12.notnull()])
'''
烽 1.0
火 2.0
dtype: float64
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# series的name属性
'''
'''