假设a = [1 ,2 ,None,4]，data1 = pd.Series(a)，data2 = pd.Series(np.array(a))，data1和data2的结果分别是什么？

在这个场景中，`data1` 和 `data2` 都是从列表和数组创建的`pandas` Series对象。`pandas` Series可以包含各种数据类型，包括数值和非数值类型。

假设：

a = [1, 2, None, 4]
data1 = pd.Series(a)  # 将列表转换为Series
data2 = pd.Series(np.array(a))  # 将列表转换为numpy数组后再转为Series

`data1` 中的内容会保持原样，其中的`None`会被保留作为缺失值（默认标记为`NaN`，而不是`None`）。所以`data1`的索引位置对应于`a`中的元素，值分别为1, 2, `NaN`, 4。

`data2` 的情况取决于`pd.Series`是如何处理`numpy`数组中的`None`值的。一般来说，`numpy`对`None`不做特殊处理，所以`data2`中的`None`也会被转换为`NaN`。因此，`data2`也将有四个元素，值分别是1, 2, `NaN`, 4，与`data1`类似。

这里需要注意的是，虽然`data1`和`data2`的值看起来相似，但`data1`是一个`pandas`对象，而`data2`是一个`numpy`数组包装的`pandas`对象，底层的数据结构还是有所区别的。