series数据类型

Series是Pandas库中的一个重要数据结构，它是基于NumPy的一维数组构建的，但与简单的Python列表不同[^1]。Series的主要特点包括：

1. 数据一致性：Series中的所有元素都必须具有相同的类型。这与Python列表内元素可以混杂不同类型不同，Series内部的数据类型是强制一致的。

2. 标签（Indexing）：每个元素都有一个关联的标签，可以是数字索引或者自定义的标签。这对于数据分析来说非常有用，因为它们允许我们通过标签而不是位置来访问数据。

3. 索引操作：由于Series内置了索引机制，我们可以轻松地检索特定值、切片或者按照标签进行聚合操作。

下面是一个创建Series的基本示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 24, 35, 32]}
s = pd.Series(data)
# 这样就创建了一个名为's'的Series，其中'Name'是标签，'Age'是值

在这个例子中，`s['Name']`会返回一个包含姓名的子系列，`s['Age']`则会返回年龄的子系列。