text: #!/usr/bin/env python
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  __author__ = 'Tengwei'
  
  from pandas import Series, DataFrame
  import pandas as pd
  import numpy as np
  
  obj = Series([1, 2, 3, 4], index=['n1', 'n2', 'n3', 'n4'])
  print obj
  print obj.values
  print obj.index
  print obj['n2']
  print obj[['n1', 'n3']]
  print obj > 2
  print obj[obj > 2]
  print obj * 2
  print np.exp(obj)
  
  for i in obj:
      print i
  for i in obj.index:
      print i
  
  
  # False
  if 2 in obj:
      print True
  else:
      print False
  
  # True
  if 'n1' in obj:
      print True
  else:
      print False
  
  # 只传递一个字典的时候，结果Series中的索引将是排序后的字典的建。
  sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
  obj2 = Series(sdata)
  print obj2
  
  # 在这种情况下， sdata 中的3个值被放在了合适的位置，但因为没有发现对应于 ‘California’ 的值，就出现了 NaN （不是一个数），这在pandas中被用来标记数据缺失或 NA 值。
  # 在pandas中用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失：
  states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']
  obj3 = Series(sdata, states)
  print obj3
  
  data = [['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
          [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
          [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]]
  frame = DataFrame(data)
  print 'frame:'
  print frame[1]
  
  
  