从字典中创建一个Pandas系列

Series 是一个一维的标记数组，能够容纳任何数据类型 (整数、字符串、浮点数、Python 对象，等等)。必须记住，与Python列表不同，一个系列总是包含相同类型的数据。

让我们看看如何从字典中创建一个Pandas系列。

使用没有索引参数的Series()方法

在这种情况下，字典中的键被按排序的顺序来构建索引。

代码#1 :字典的键是按排序的顺序给出的。

# import the pandas lib as pd
import pandas as pd
  
# create a dictionary
dictionary = {'A' : 10, 'B' : 20, 'C' : 30}
  
# create a series
series = pd.Series(dictionary)
  
print(series)

输出:

A    10
B    20
C    30
dtype: int64

代码#2 :字典的键是以未排序的顺序给出的。

# import the pandas lib as pd
import pandas as pd
  
# create a dictionary
dictionary = {'D' : 10, 'B' : 20, 'C' : 30}
  
# create a series
series = pd.Series(dictionary)
  
print(series)

输出:

B    20
C    30
D    10
dtype: int64

使用带有索引参数的Series()方法

在这种情况下，数据中对应于索引中标签的值将被分配。

代码#1 :索引列表的长度与字典中存在的键的数量相同。

# import the pandas lib as pd
import pandas as pd
  
# create a dictionary
dictionary = {'A' : 50, 'B' : 10, 'C' : 80}
  
# create a series
series = pd.Series(dictionary, index =['B', 'C', 'A'])
  
print(series)

输出:

B    10
C    80
A    50
dtype: int64

代码#2 : 传递的索引列表的长度大于字典中存在的键的数量，在这种情况下，索引顺序被保留，缺失的元素被填充为NaN（不是一个数字）。

# import the pandas lib as pd
import pandas as pd
  
# create a dictionary
dictionary = {'A' : 50, 'B' : 10, 'C' : 80}
  
# create a series
series = pd.Series(dictionary, index =['B', 'C', 'D', 'A'])
  
print(series)

输出:

B    10
C    80
D   NaN
A    50
dtype: float64