Pandas Series 類似表格中的一個列（column），類似於一維數組，可以保存任何數據類型。
Series 由索引（index）和列組成，函數如下：
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
參數說明：
創建一個簡單的 Series 實例：
實例import pandas as pda = [1, 2, 3]myvar = pd.Series(a)print(myvar)輸出結果如下：
從上圖可知，如果沒有指定索引，索引值就從 0 開始，我們可以根據索引值讀取數據：
實例import pandas as pda = [1, 2, 3]myvar = pd.Series(a)print(myvar[1])輸出結果如下：
2
我們可以指定索引值，如下實例：
實例import pandas as pda = ["Google", "Runoob", "Wiki"]myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])print(myvar)輸出結果如下：
根據索引值讀取數據:
實例import pandas as pda = ["Google", "Runoob", "Wiki"]myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])print(myvar["y"])輸出結果如下：
Runoob
我們也可以使用 key/value 對象，類似字典來創建 Series：
實例import pandas as pdsites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}myvar = pd.Series(sites)print(myvar)輸出結果如下：
從上圖可知，字典的 key 變成了索引值。
如果我們只需要字典中的一部分數據，只需要指定需要數據的索引即可，如下實例：
實例import pandas as pdsites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2])print(myvar)
輸出結果如下：
設置 Series 名稱參數：
實例import pandas as pdsites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2], name="RUNOOB-Series-TEST" )print(myvar)