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一、Series的布尔索引
二、Series 的运算
三、DataFrame
1 创建DataFrame对象
2 DataFrame属性
3 DataFrame的运算
一、Series的布尔索引
从Series中获取满足某些条件的数据，可以使用布尔索引，从Series中获取部分数据，可以通过标签，索引，也可以传入布尔值的列表
二、Series 的运算Series和数值型变量计算时，变量会与Series中的每个元素逐一进行计算
两个Series之间进行计算，会根据索引进行。索引不同的元素最终计算的结果会填充成缺失值，用NaN表示
三、DataFrame 1 创建DataFrame对象DataFrame是Pandas中最常见的对象，Series数据结构的许多属性和方法在DataFrame中也一样适用，之前读取数据的结果，就是一个DataFrame对象
2 DataFrame属性DataFrame是由一列或一行Series组成，所以Series有的属性，绝大多数情况下，DataFrame也有。
data.describe(include='all')
显示的是 数值型的详细描述和字符串的详细描述，数值型的详细描述，只有关于数字的，字符串的详细描述，还有去重后的个数unique，出现次数最多的字符串top，最多出现了多少次freq
同Series一样，DataFrame也可以使用布尔索引获取数据子集。可以传入布尔值的列表，来获取部分数据，True所对应的数据会被保留
data.head() 默认取出前五行数据，在括号中，写入10 ，就会显示前10条数据，如果要传入布尔值列表，按如下方式，注意，用的是二维数组哦
3 DataFrame的运算
当DataFrame和数值进行运算时，DataFrame中的每一个元素会分别和数值进行运算。
- 在上面的例子中，数据都是字符串类型的，所有字符串都被复制了一份
- 上面的例子，如果做其它计算会报错
-
两个DataFrame之间进行计算，会根据索引进行对应计算，行索引和列索引都必须相同，才能进行运算，一个完整data，和另一个 完整data的前3行，进行加法运算时，两个DataFrame数据条目数不同时，会根据索引进行计算，索引不匹配的会返回NaN
