pandas序列（Series）01

Series可以理解为数据集中的一个字段，用于存储一行或者一列的数据，以及与之相关的索引集合（类似于列表，但是有索引）
Series的创建：

gdp1 = pd.Series([2,5,6,3,8])   #未指定行名称（索引），系统将会自动补上arange(0,n)的行索引
gdp2 = pd.Series({'北京':5.3,'钦州':3.6,'南宁':0.2,'柳州':6.5,'深圳':69,'广州':5.0}) 
#字典中的键对应Series中具体的行名称（也就是索引）
#print(gdp1)
#print(gdp2)
#print(pd.Series(np.array((5,6,8,9,5,2,4,5))))

Series的常用操作：
1.对于行号当作索引值的Series，下标索引从0开始；返回元素值与对应的索引：

print('从行号风格的gdp1里面取下标索引是1,4,2的三个元素：
',gdp1[[1,4,2]])

2.对于字典形式构建的Series，除了可以使用索引序号（键值对在字典之中的索引）来访问获取元素值：

#还可以使用键来访问值、相当于字典操作
print('根据字典中的一对键值对构成一个索引号来进行取元素操作
',gdp2[[0,2,4]])
print('
根据字典中的键名来进行取对应的值，操作：
',gdp2[['南宁','柳州']])

科普：
数学函数运算

print('通过numpy进行取对数运算:
',np.log(gdp1))

#求平均gdp
print('通过pandas序列的自带方法求解平均gdp:
',gdp1.mean())