Series 简介与结构
Series 是 Pandas 中最基础的数据结构之一，本质上是一个带标签的一维数组。你可以把它想象成 Excel 中的一列数据，它包含三个核心要素：名称（Name）、索引（Index）和数值（Value）。
理解这一结构有助于后续处理更复杂的 DataFrame。
Series 的创建方式
引入库
使用前需要先导入 Pandas 并约定别名：
import pandas as pd
基于列表创建
最常用的方式是直接传入一个列表。这里有两种情况需要注意。
默认索引
如果不指定索引，Pandas 会自动生成从 0 开始的整数序列作为索引，这被称为'隐式索引'。
ser_1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(ser_1)
运行后你会发现，左侧的数字 0 到 4 就是系统自动生成的索引，右侧是对应的值。这种模式适合不需要特定标识的场景。
自定义索引
如果希望用有意义的字符或数字来标记数据，可以通过 index 参数指定。但要注意，设置的索引数量必须与数据列表的长度完全一致，否则会报错。
ser_2 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["A", "B", "C", "D", "E"])
print(ser_2)
此时输出的左侧标签就变成了 A 到 E。在实际开发中，这种显式索引能显著提升数据的可读性，尤其是在处理时间序列或分类数据时。
