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手动设置Series索引
# 创建Series对象时会自动生成整数索引，默认值从0开始至数据长度减1
import pandas as pd
s1 = pd.Series([88, 60, 75],index=[1, 2, 3])
s2 = pd.Series([88, 60, 75],index=["明日同学", "高同学", "七月流火"])
print(s1)
print(s2)
# dtype:int64
# dtype是DataFrame数据的数据类型，int为整型，后面的数字表示位数
# Series索引
# Series位置索引，从0开始，[0]是第1个数,[1]是第2个数
import pandas as pd
s1 = pd.Series([88, 60, 75])
print(s1[0])
# 通过标签索引获取学生的物理成绩
import pandas as pd
s1 = pd.Series([88, 60, 75],index = ['明日同学',"高同学","七月流火"])
print(s1['明日同学'])
#88
print(s1[['明日同学',"七月流火"]])
'''
明日同学 88
七月流火 75
'''
# Series切片索引
# 用标签索引做切片，可以包头包尾（即包含了索引开始位置的数据，也包含了索引结束位置的数据）
# 通过切片获取数据
import pandas as pd
s1 = pd.Series([88, 60, 75],index = ['明日同学',"高同学","七月流火"])
print(s1)
print(s1['明日同学':'七月流火'])
'''
明日同学 88
高同学 60
七月流火 75
'''
# 通过位置切片获取数据
import pandas as pd
s2 = pd.Series([88, 60, 75, 34, 68])
print(s2[0:5])
'''
0 88
1 60
2 75
3 34
'''
# 获取Series的索引和值
# 获取物理成绩的索引和值
import pandas as pd
s1 = pd.Series([88, 60, 75])
print(s1.index)
print(s1.values)
'''
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
[88 60 75]
'''
