当nd1 为array（[1,2,3]）时，Series产生的是浅拷贝（只拷贝引用地址，不拷贝对象本身）
当nd1 为{}时，为深拷备，或copy = True
In [10]:
S = pd.Series...1000, 6, 1000])
In [13]:
S[[0,1,2,0,1]]
Out[13]:
a 6
b 6
c 2
a 6
b 6
dtype: int64
条件查询...("B == '男' | C>5 ")
NameError: name 'df' is not defined
更改
找到要更改数据的index
根据索引找到该条数据
修改数据
将修改过的这条数据（res...返回的都是NaN
np.NaN - np.array([1,2,3,4,5])
Out[275]:
array([nan, nan, nan, nan, nan])
In [291]:
#dataframe在循环的时候...，默认是循环列
for c in df:
display(df[c].isnull())
. . .
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