各位同学大家好，今天和大家分享一下Pandas库中Series的创建方法。
文章主要介绍了使用 列表、数组、字典 三种方法创建Series。
介绍了 如何查看Series索引和值、如何让使用字典生成的Series按指定索引排序 的简单方法。
Python代码如下，已有详细注释，希望能够解决各位同学的问题。
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。
1. Series像是一个Python的dict字典类型，因为它的索引与元素是映射关系
2. Series也像是一个ndarray数组类型，因为它也可以通过 series名[索引] 的方式访问
3. Series是一维的，但能够存储不同类型的数据
4. 每个Series都有一组索引与数据对应，若不指定则默认为整型索引
# pandas中Series创建
# 一维标记的数组对象，能够保持任何类型的数据，包含数据索引
# 以下部分可直接运行
import pandas as pd #导入pandas库
#（1）通过列表创建 pd.Series(列表)
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5])
#（2）通过numpy数组创建 pd.Series(数组名)
import numpy as np # 导入numpy库
a1 = np.arange(1,6) # 生成元素为1，2，3，4，5的一维数组
s2 = pd.Series(a1)
#（3）指定索引创建 pd.Series(变量名,索引)
# a1为（2）中创建的数组，原数组的索引本来是0、1、2、3、4，现在变为'a'到'e'
s3 = pd.Series(a1,index=["a","b","c","d","e"]) #一个索引对应一个值
#（4）查看索引和值
s4 = s3.values # 查看值：Series名.values
s5 = s3.index # 查看索引：Series名.index
#（5）通过字典创建 pd.Series(字典名)
per = {"name":"阿刚","age":18,"class":"三班"} #创建一个字典per
s6 = pd.Series(per)
# 按顺序指定索引 pd.Series(字典名,index=[字典索引名])
person = {"name":"小明","age":21,"class":"一班"} #创建一个字典person
s7 = pd.Series(person,index=['class',"name","age"])
# 此时Series内的排列顺序依次为，'class'及其值，'name'及其值，'age'及其值
#在规定索引顺序的时候多加一个索引，对应的值为NAN
s8 = pd.Series(person,index=["class","name","age","sex"]) #索引'sex'对应的值为None
