如何在Python中使用Series字典创建数据帧？

Dataframe是一种二维数据结构，其中数据以行和列的形式以表格格式存储。

它可以被视为SQL数据表或Excel表格表示。它可以通过以下构造函数创建 –

pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)

让我们了解如何使用Series字典创建数据帧。

• Series是存在于”Pandas”库中的一维数据结构。

• 轴标签集体称为索引。

• Series结构可以存储任何类型的数据，如整数，浮点数，字符串，Python对象等。

让我们看一个例子 –

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示例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'mn' : pd.Series([56, 78, 13, 13], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("从Series字典创建的数据帧：")
print(my_df)

输出

从Series字典创建的数据帧：
   ab   mn
a  1.0  56
b  2.0  78
c  3.0  13
d  NaN  13

解释

• 所需的库已导入，并为易于使用而给出别名。

• 创建由键和值构成的字典值，其中的值实际上是Series数据结构。

• 这个Series字典稍后被传递为参数到’pandas’库中的’Dataframe’函数中。

• 通过将Series字典作为参数传递给数据帧来创建数据帧。

• 在控制台上打印数据帧。

注意 - “NaN”一词是“Not a Number”的缩写，表示指定的[row，col]值没有任何有效条目。