Series
Series是一維帶標簽的數組，數組里可以放任意的數據（整數、浮點數、字符串、python Object)等等
創建函數：
(1)s = pd.Series(data,index=index),其中index是一個列表，用來作為數據的標簽，如果不指定索引，pandas自動分配整形的索引
(2)字典創建 s = pd.Series(dict,index = list('abcd')),創建的series對象的索引為字典的key
性質
Series對象的性質：
類ndarray對象
類dict對象
標簽對齊操作
結論一：series對象可以直接使用ndarray對象方法
結論二：series對象可以像python字典對象一樣操作
結論三：標簽對齊，進行操作時，索引自動對應做處理，如果找不到對應值，則為NaN
DateFrame
DateFrame是二維帶行標簽和列標簽的數組，可以把DateFrame想象成一個Excel表格或一個sql數據庫的表格，還可以想象成一個series對象字典，它是pandas里最常用的數據結構
創建DateFrame對象
df = pd.DateFrame(data,index = index,columns = columns) 其中index是行標簽，columns是列標簽，data可以是下面的數據結構：
（1）由一維numpy數組，list,Series構成的字典
（2）二維numpy數組
（3)另外的DateFrame對象
字典方式創建：
（1）Series對象構成的字典方式創建：
（2）列表構成的字典方式創建
注意：由series對象構成的字典，series元素可以不相等，但列表構成的字典,列表元素必須相等，不然會報錯
列表創建
(1)列表中元素由元組構成
（2）列表中元素由字典構成
從Series創建DataFrame
注意：series為一維數組，故列索引只能有一列，不然會報錯
性質
先創建一個數組
（1）查找
（2）賦值
（3）刪除操作
（4）添加
(5)指定刪除並獲取結果
(6)指定位置插入
（7）assign在原來對象基礎上做操作但不會改變原對象數據結構
Panel
Panel是三維帶標簽的數組，Pancel比較少用，但依然是最重要的基礎數據結構之一.
Panel有三個標簽：
items:坐標軸 0，索引對應的元素是一個DataFrame
magor_axis:坐標軸1，DataFrame里的行標簽
minor_axis:坐標軸 2，DataFrame里的列標簽
創建方式:
查看各維度索引
轉換為DataFrame對象
