series作为pandas的一个主要类，需要仔细学习其中的内容，以便以后得心应手的使用。
    series分为15个部分，每个部分各有功能，这里一一列举：
    constructor： 这一部分可以理解为构造方法，在series部分的所有其它方法都需要通过这里的方法来进行调用。这一块的内容就放在该文档的最下面。
    attributes： 关于Series中一些使用配置的方法，个人感觉比较有用的是index，array，size，hasnans这4个函数。
    conversion：一些数组，数据类型的转换，但整体感觉意义不大，偏向于忽略这一部分。
    indexing，iteration：主要是对数据的一个获取处理，用处会比较大。
    Binary operator functions ：主要功能是对Series的加减乘除的运算。
    Function application, GroupBy & window ：10个函数，功能上比较有用，通过自定义函数来控制Series操作，但许多没有理解，这一块需要谨慎。
    Computations / descriptive stats：42个函数，数学统计相关的函数，如果需要用到统计类的功能，优先考虑这里的功能函数，且有一些统计函数我没有理解数学相关的概念，须仔细。
    Reindexing/selection/label manipulation：

    Series主要使用参数：
    data：用来接收一维数组，或者说以一维数组的方式读取入参值。如同列表，同时也需要注意数据类型。
    index：作为数组索引，有需要的话，可以进行配置成为对应数据的数据名或根据需求来设定索引值。其数据形式也是一维数组。
    dtype：设定数据类型，不同的数据类型对Series的影响不小。
    name：定义该Series的名称。（不知道是否有其它的功能可以利用名称进行Series的使用）。
    copy：拷贝输入数据。（不知道拷贝到哪里去了，主要的使用方式也不清楚。）

    1. import pandas as pd
    2. a = [1,2,3]
    3. pda = pd.Series(data=a,dtype=int,index=['a','b','c'],name='id',copy=False)
    4. print(pda)
    6. b = [[1,2],[3,4],3]
    7. b1 = ['a','b','c']
    8. #如果将下面dtype设置为int，则会报错。下方数据类型为object，pandas自动识别为了对象。
    9. pdb = pd.Series(data=b,index=b1,name='array')
    10. print(pdb)