Series是pandas库的一维数据类型，DateFrame是pandas库的二维数据类型。
DateFrame类型：
DateFrame类型由共用相同索引的一组列组成（DateFrame相当于一个表格），每列值类型可以不同。
DateFrame既有行索引，也有列索引。
DateFrame常用于表达二维数据，但可以表达多维数据。
DateFrame类型可以由如下类型创建：
1、二维ndarray对象
import pandas as pd
import numpy as np
d = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5))
d
2、由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典
1 dt={'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
2 'two':pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d'])}
3 d = pd.DataFrame(dt)
4 d
1 pd.DataFrame(dt,index=['b','c','d'],columns=['two','three'])
从列表类型的字典创建：
1 import pandas as pd
2 d1 = {'one':[1,2,3,4],'two':[9,8,7,6]}
3 d = pd.DataFrame(d1,index=['a','b','c','d'])
4 d
1 import pandas as pd
2 d1 = {'城市':['北京','上海','广州','深圳','沈阳'],
3 '环比':[101.5,101.2,101.3,102.0,100.1],
4 '同比':[120.7,127.3,119.4,140.9,101.4],
5 '定基':[121.4,127.8,120.0,145.5,101.6]}
6 d = pd.DataFrame(d1,index=['c1','c2','c3','c4','c5'])
7 d
1 d['同比']
2 c1 120.7
3 c2 127.3
4 c3 119.4
5 c4 140.9
6 c5 101.4
7 Name: 同比, dtype: float64
8
9 d.loc['c2']
10 同比 127.3
11 城市 上海
12 定基 127.8
13 环比 101.2
14 Name: c2, dtype: object
15
16 d['同比']['c2']
17 127.3
3、Series类型
4、其他的DateFrame类型
DateFrame类型：
DateFrame是二维带”标签“数组。
