一个ndarray是一个多维同类数据容器。每一个数组有一个dtype属性，用来描述数组的数据类型。

Series是一种一维数组型对象，包含了一个值序列，并且包含了数据标签----索引（index）。

DataFrame每一列可以是不同类型，即有行索引，又有列索引，可以被是为一个共享相同索引的Series字典。尽管DataFrame是二维的，但可以利用分层索引在DataFrame中展现更高维度的数据。

一、Series、DataFrame---->narray

1)pd.values

In [134]: arr1                                                                 Out[134]:       a  b  ca1  100  1  1b2   10  2  2In [135]: arr1.values                                                          Out[135]: array([[100,   1,   1],       [ 10,   2,   2]])

2)np.array(pd)

In [140]: np.array(arr1)                                                       Out[140]: array([[100,   1,   1],       [ 10,   2,   2]])

3)pd.as_matrix()

In [138]: arr1.as_matrix()                                                     /usr/local/bin/ipython:1: FutureWarning: Method .as_matrix will be removed in a future version. Use .values instead.  #!/usr/bin/python3Out[138]: array([[100,   1,   1],       [ 10,   2,   2]])

第三种方式会被remove就用第一二种吧

二、narray---->Series、DataFrame

In [161]: arr3                                                                 Out[161]: array([0, 1, 2, 3])In [162]: pd.Series(arr3,index=['a','b','c','d'])                              Out[162]: a    0b    1c    2d    3dtype: int64In [163]: pd.DataFrame(arr3,index=['a','b','c','d'])                           Out[163]:    0a  0b  1c  2d  3