创建Series()对象--pandas
1. 函数功能
产生带有标签(索引)的一维数组，Series对象中的数据可以是任意类型（整型、字符串、浮点型、python对象等）
2. 函数语法
pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)
3. 函数参数与示例
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| data | 类数组(任何能够通过np.array()函数转化为数组的python对象)，可迭代对象、字典或标量 |
| index | 索引，默认为(0,1,2,…len(data)-1 );作为索引的值可以重复，但必须是不可变类型；若传入的data为字典且index参数为空，则将字典的键作为索引；若指定索引，则将指定的值作为索引 |
| dtype | 可选参数，输出Series对象的数据类型。若不指定将根据数据data的类型进行推断 |
| name | 可选参数，输出Series对象的名称 ，默认无名称 |
| copy | 布尔值，默认取值为False；复制输入数据 |
3.1 data为数组（ndarray）
当不指定索引index,默认为(0,1,2,…len(data)-1 )
3.1.1 不指定索引
3.1.2 指定索引值
当指定索引值，索引的长度必须等于数据的长度，索引可以重复
import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series(np.arange(55, 60),
index=('f', 's', 't', 'f', 's'))
print(s)
3.2 data为类数组
3.3 data为字典
3.3.1 不指定索引
3.3.2 指定索引
3.4 data为标量
data为标量时必须提供索引，按照索引的长度重复标量值完成Series创建
