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回答时间：2025-03-16 07:12
Pandas Series入门教程如下：
Series结构：
Series是Pandas中常用的数据结构之一，类似于一维数组，由数据值与标签组成，二者一一对应。Series能保存任何数据类型，如整数、字符串、浮点数、Python对象等。标签默认为整数序列，从0开始递增，通过标签可以直观查看数据所在的索引位置。创建Series对象：
使用Pandas的Series函数创建Series对象。创建方法包括使用数组、字典、标量值或Python对象。创建空Series对象时，无需传入参数。使用NumPy的ndarray创建Series时，索引长度必须与数组相等，若未传入索引，则默认从0开始。定义显式索引时，需与数据一一对应。使用字典创建时，若未传入索引，则按字典键构造索引，传入索引则需对应。访问Series数据：
访问Series数据有位置索引和索引标签两种方式。位置索引访问类似于数组，通过元素下标获取。索引标签访问类似于字典，通过标签获取或修改值。使用位置索引时，数组索引从0开始。使用标签索引时，需确保标签在索引中。Series常用属性：
axes：返回包含索引的列表。dtype：返回数据的数据类型。empty：如果Series为空，则返回True，否则返回False。ndim：返回对象的维度。size：返回对象中元素的数量。values：返回Series中的值。Series常用方法：
head：默认返回前5行数据，可以通过参数指定返回的行数。tail：返回后5行数据，同样可以通过参数指定返回的行数。isnull：检测缺失值，返回布尔型Series，缺失值对应True，非缺失值对应False。notnull：用于查找非缺失值，与isnull相反。通过以上内容，你可以初步了解Pandas中的Series数据结构及其基本操作。在实际应用中，Series通常用于处理一维数据，是数据分析中不可或缺的工具之一。
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