Series：

1、通过列表创建Series类对象

#导入pandas库
import pandas as pd
#创建Series类对象
ser_obj = pd.Series(data=['Python','C','Java','JavaScript','PHP','R'])
ser_obj

2、显示地给数据指定标签索引

ser_obj1 = pd.Series(data=['Python','C','Java','JavaScript','PHP','R'],index=['a','b','c','d','e','f'])
ser_obj1

3、通过字典创建Series类对象

year_dict = {'a':2022,'b':2023,'c':2024, 'd':2025, 'e':2026, 'f':2027}
ser_obj = pd.Series(data=year_dict)
ser_obj

4、获取索引

ser_obj.index

5、获取数据

ser_obj.values

DataFrame：

1、通过数组创建一个DataFrame类对象

import numpy as np
arr = np.arange(1,31).reshape((6,5))    #创建二维数组
arr

df_obj = pd.DataFrame(data=arr)
df_obj 

2、指定列索引

df_obj1 = pd.DataFrame(data=arr, columns=['No1','No2','No3','No4','No5'])
df_obj1

3、指定行索引

df_obj = pd.DataFrame(data=arr, index=['a','b','c','d','e','f'])
df_obj

4、获取列的数据

result = df_obj1.No2
result

type(df_obj1.No2)

df_obj.0                     #如果列索引名称没有修改，那么就不能使用调用属性的方式进行获取

df_obj[0]

5、查看摘要信息

df_obj.info()