使用字典和显式索引值在Python中创建系列数据结构的解释是什么？

让我们了解如何使用字典创建系列数据结构，并指定索引值，即为系列自定义索引值。

字典是Python的一种数据结构，具有映射类型的结构- key，value对。

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示例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.}
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("这是使用字典创建并指定索引值创建的系列数据结构")
print(my_series)

输出

这是使用字典创建并指定索引值创建的系列数据结构
ab  11.0
mn  15.0
gh  28.0
kl  45.0
dtype: float64

解释

• 需要引入必要的库，并为其别名赋予以便使用。
• 创建了字典数据结构，并在其中定义了键值对。
• 下一步，自定义索引值将存储在列表中。
• 这些值与字典中的’键’值相同。
• 然后在控制台上打印。

如果索引中的值大于字典中的值会发生什么？

让我们看看当索引中的值大于字典中的值时会发生什么。

示例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.}
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("这是使用字典创建并指定索引值创建的系列数据结构")
print(my_series)

输出

这是使用字典创建并指定索引值创建的系列数据结构
ab  11.0
mn  15.0
gh  28.0
kl  45.0
wq  NaN
az  NaN
dtype: float64

解释

• 需要引入必要的库，并为其别名赋予以便使用。
• 创建了字典数据结构，并在其中定义了键值对。
• 接下来，与字典中的元素相比，存储了更大数量的自定义索引值。
• 然后在控制台上打印。

可以看到，索引值中剩余的值会分配值”NaN”，表示”不是数字”。