pandas 2.2.0 引入了更严格的 dtype 兼容性检查，导致默认创建的空 series（如 `pd.series(none, index=…)`）被推断为 `float64`，后续赋值字符串或日期等类型会触发 futurewarning；解决方案是显式指定 `dtype=object`。
在 Pandas 2.2.0 及后续版本中，pd.Series(None, index=…) 不再是安全的“泛型空容器”——它会隐式推断为 float64 dtype（因 None 在数值上下文中常被视作 NaN），从而导致后续对 iloc 或 .loc 的异类型赋值（如字符串、整数、日期对象）触发 FutureWarning，并在未来版本中升级为 TypeError。
根本原因在于：Pandas 的类型系统要求 Series 全局统一 dtype，而 float64 无法兼容 str、int、datetime 等类型，即使仅填充单个元素也不被允许。此时，唯一健壮且符合设计意图的通用方案是显式声明 dtype=object。
✅ 正确做法如下：
