Python中的list是列表，是Python中一种最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。可以使用下标、切片来获取元素。

Ndarray是Python中第三方模块Numpy的主要数据类型，是一种内存连续的、存储单一数据类型的、多维数组对象，也可以用下标、切片来获取元素。主要和List的区别在于内存连续、存储类型单一，运算效率比List快的多。

Series是Python中第三方模块Pandas中的用来存储一维结构的数据类型，Series和一维的ndarray主要区别在于，Series存在行索引，也可以通过下标、切片来获取元素。

 Series是pandas中的结构，
Array是numpy的结构
list是python原生结构
它们都是数组结构。
层次看Series>array>list 也就是功能越来越易用，限制也会越来越多，而且高层可以往低层转，
Series还有索引，这是array list都没有的；

Series 是一个 一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组。

array模块用于支持python的数组操作,是C中数组的一层包装,一般不直接在python代码中使用,常用于和C代码集成时,常使用numpy操作数组。不同于列表可以持有任意类型对象,数组只支持同类型的元素。数组对象的常用方法(增删改查),大多和list有相同的方法签名。

list字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示

相同点：

可以利用中括号获取元素 s[0]

可以的得到单个元素 或 一个元素切片 s[3,7]

可以遍历 for x in s

可以调用同样的函数获取最大最小值 s.mean()  s.max()

可以用向量运算 <1>

和Numpy一样, Pandas Series 也是用C语言, 因此它比python列表的运算更快

List： python 中的 list 是 python 的内置数据类型，list 中的数据类型不必相同，

在 list 中保存的是数据的存放的地址，即指针，并非数据。

array： array() 是 numpy 包中的一个函数，array 里的元素都是同一类型。ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。