一、Series一维的数据结构
s1=pd.Series（data=np.array（【1，2，3】），index=【'a'，'b'，'c'】）
注：data是传入的数据 index表示的索引
二、DataFrame（二维的、表格型的数据结构）
s1=pd.DataFrame（data=np.arange（12）.reshape（3，4），index=【'a'，'b'，'c'，'d'】，columns=【'q'，'w'，'e'，'r'】）
（1）增加数据
可以通过给列索引或者列名称赋值的方式实现
s1【't'】=【1，2，3】
（2）删除数据
del s1【'q'】
s1.drop（'w'，axis=1）
三、取行
s1.loc【【'a'，'b'】】
s1.iloc【【0，2】】
用切片的方式取行
s1.iloc【0:3】
四、取列
s1【'q'】
s1【【'q'，'e'】】
s1.loc【：，'q'】
s1.iloc【：，【0，1】】
s1.loc【：，【'q'，'e'】】
s1.iloc【0:2，【0，1】】
s1.loc【：，'q'：'r'】
五、索引
索引对象：Pandas中的索引都是Index类对象，又称为索引对象，该对象是不可以进行修改的，以保障数据的安全
重置索引：Pandas中提供了一个重要的方法是reindex()，该方法的作用是对原索引和新索引进行匹配，也就是说，新索引含有原索引的数据，而原索引数据按照新索引排序
reindex()方法的语法格式如下：
DataFrame.reindex（labels = None，index = None，
columns = None，axis = None，method = None， copy = True，level = None，fill_value = nan，limit = None，tolerance = None ）
