Series对象的属性有：1、index属性，查看Series对象的索引；2、size属性，查看Series的元素个数；3、values属性，将Pandas中的数据格式转换为Numpy中数组的形式；4、dtype属性；5、name属性。
该方法适用于所有品牌的电脑。
Pandas Series对象常见属性
查看 Series 的相关属性，可以查看或更改该序列元素的类型以及索引。
In [1]: import pandas as pd In [2]: a=pd.Series([0,1,2,3,4,5])
1）index属性
index 属性可以查看 Series 对象的索引，同样也可以直接赋值更改。我们使用 .loc 和 .iloc 对索引修改，前后做同样的处理，请体会 loc 和i loc 的区别，代码如下。
In [3]: a.index Out[3]: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1) In [4]: a.loc[1] Out[4]: 1 In [5]: a.iloc[1] Out[5]: 1
改变了a的索引，这时 loc[1] 取倒数第2个位置的值，而 iloc[1] 仍然是取绝对位置为 1 的值。
In [6]: a.index = [5,4,3,2,1,0] In [7]: a.index Out[7]: Int64Index([5, 4, 3, 2, 1, 0], dtype='int64') In [8]: a.loc[1] Out[8]: 4 In [9]: a.iloc[1] Out[9]: 1
2) size属性
size 属性可以用来查看 Series 的元素个数。
In [10]: a.size # 查看数据的个数 Out[10]: 6
3) values属性
values 属性可以作为 Pandas 和 Numpy 中间转换的桥梁，通过 values 属性可以将 Pandas 中的数据格式转换为 Numpy 中数组的形式。
In [11]: a.values # 查看返回值，返回的是一个Numpy中的array类型 Out[11]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)
4) dtype属性
dtype 属性用来查看数据的类型，然后可以通过 astype 方法对数据类型进行更改。Pandas 支持很多数据类型，我们需要根据不同的使用场景选择不同的数据类型。
In [12]: a.dtype # 查看数据类型
Out[12]: dtype('int64')
In [13]: a=a.astype('float64')
In [14]: a.dtype # 查看数据类型
5) name属性
获取values的name
6) index.name属性
获取索引的name
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