从 Pandas 系列创建数据框

Series 是 pandas 中的一种列表类型，可以采用整数值、字符串值、双精度值等。但是在 Pandas Series 中，我们以列表的形式返回一个对象，索引从0到n ，其中n是系列值的长度。

在本文后面，我们将讨论 pandas 中的数据帧，但我们首先需要了解 Series 和 Dataframe 之间的主要区别。系列只能包含带有索引的单个列表，而数据框可以由多个系列组成，或者我们可以说数据框是可用于分析数据的系列的集合。

代码 #1：创建一个简单的系列

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
author = ['Jitender', 'Purnima', 'Arpit', 'Jyoti']
  
auth_series = pd.Series(author)
print(auth_series)

输出：

0    Jitender
1     Purnima
2       Arpit
3       Jyoti
dtype: object

让我们检查系列的类型：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
author = ['Jitender', 'Purnima', 'Arpit', 'Jyoti']
  
auth_series = pd.Series(author)
print(type(auth_series))

输出：

代码 #2：从系列创建数据框

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
author = ['Jitender', 'Purnima', 'Arpit', 'Jyoti']
article = [210, 211, 114, 178]
  
auth_series = pd.Series(author)
article_series = pd.Series(article)
  
frame = { 'Author': auth_series, 'Article': article_series }
  
result = pd.DataFrame(frame)
  
print(result)

输出：

Author  Article
0  Jitender      210
1   Purnima      211
2     Arpit      114
3     Jyoti      178

解释：
我们正在结合两个系列作者和文章发表。创建一个字典，以便我们可以组合系列的元数据。元数据是可以定义一系列值的数据的数据。将此字典传递给pandas DataFrame，最后您可以看到两个系列的组合，即作者和文章数量。代码 #3：如何在数据框中从外部添加系列

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
author = ['Jitender', 'Purnima', 'Arpit', 'Jyoti']
article = [210, 211, 114, 178]
  
auth_series = pd.Series(author)
article_series = pd.Series(article)
  
frame = { 'Author': auth_series, 'Article': article_series }
  
result = pd.DataFrame(frame)
age = [21, 21, 24, 23]
  
result['Age'] = pd.Series(age)
  
print(result)

输出：

Author  Article  Age
0  Jitender      210   21
1   Purnima      211   21
2     Arpit      114   24
3     Jyoti      178   23

解释：
我们又添加了一个外部命名为作者年龄的系列，然后直接在 pandas 数据框中添加了这个系列。记住一件事，如果缺少任何值，那么默认情况下它将被转换为NaN值，即默认情况下为null 。代码 #4：数据框中的缺失值

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
author = ['Jitender', 'Purnima', 'Arpit', 'Jyoti']
article = [210, 211, 114, 178]
  
auth_series = pd.Series(author)
article_series = pd.Series(article)
  
frame = { 'Author': auth_series, 'Article': article_series }
  
result = pd.DataFrame(frame)
age = [21, 21, 23]
  
result['Age'] = pd.Series(age)
  
print(result)

输出：

Author  Article   Age
0  Jitender      210  21.0
1   Purnima      211  21.0
2     Arpit      114  23.0
3     Jyoti      178   NaN

代码 #5：图表上的数据图

使用plot.bar()我们创建了一个条形图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  
author = ['Jitender', 'Purnima', 'Arpit', 'Jyoti']
article = [210, 211, 114, 178]
  
auth_series = pd.Series(author)
article_series = pd.Series(article)
  
frame = { 'Author': auth_series, 'Article': article_series }
  
result = pd.DataFrame(frame)
age = [21, 21, 24, 23]
  
result['Age'] = pd.Series(age)
  
result.plot.bar()
plt.show()

输出：