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一个例子：一下是一些股票代码和股票名称,

• 300783 三只松鼠

• 601236 红塔证券

• 603256 宏和科技

• 601698 中国卫通

• 603867 新化股份

• 600968 海油发展

• 300594 朗进科技

• 603863 松炀资源

• 603217 元利科技

将这列数据创建成一个 Series,股票名称作为索引,股票代码是数据.

data = [300783,601236,603256,601698 ,603867,600968,300594,603863,603217]

index = ["三只松鼠",'红塔证券','宏和科技','中国卫通','新化股份','海油发展','朗进科技','松炀资源','元利科技']

t=pd.Series(data,name='股票',index=index)

t.index.name='股票名称'

使用显式索引提取出红塔证券的代码

t['红塔证券']

使用隐式索引提取新化股份的股票代码

t[4]

使用显式索引提取从三只松鼠到中国卫通的股票代码

t['三只松鼠':'中国卫通']

使用显式索引提取元利科技,松炀资源,朗进科技的股票代码

t['元利科技':'朗进科技':-1]

使用隐式索引提取红塔证券中国卫通和海油发展的代码

t[1:6:2]

使用显式索引和隐式索引分别提取三只松鼠,宏和科技,海油发展的股票代码

t[[0,2,5]]

在序列中添加一个新的数据,东方金钰 股票代码为 600086

t['东方金钰']=600086

在序列中将中国卫通股票代码修改为 666666

t['中国卫通']=666666

删除掉三只松鼠

t.pop('三只松鼠')

将最后三只股票代码改成 100000

t[-3:]=100000

一次性将中国卫通,宏和科技,海油发展的数据改为 966666

t[['中国卫通','宏和科技','海油发展']]=966666