从字典中创建熊猫系列
原文:https://www . geesforgeks . org/creating-a-pandas-series-from-dictionary/
A Series 是一个一维标注数组，能够保存任意数据类型(整数、字符串、浮点数、Python 对象等)。).必须记住，与 Python 列表不同，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熊猫系列。
使用无index 参数的Series()方法。
在这种情况下，字典键按照排序的顺序来构造索引。
代码#1 : 字典键按排序顺序给出。
# 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)
Output:
A 10
B 20
C 30
dtype: int64
代码#2 : 字典键按未排序的顺序给出。
# 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)
Output:
B 20
C 30
D 10
dtype: int64
使用带index参数的Series()方法。
在这种情况下，将分配与索引中的标签相对应的数据值。
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)
Output:
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，索引顺序保持不变，缺少的元素用 NaN(不是数字)填充。
# 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)
Output:
B 10
C 80
D NaN
A 50
dtype: float64
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