从字典创建熊猫系列

Series是一个带标签的一维数组，能够保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数、 Python对象等）。必须记住，与Python列表不同，Series 将始终包含相同类型的数据。

让我们看看如何从 Dictionary 创建 Pandas 系列。

使用没有index参数的Series()方法。

在这种情况下，字典键按排序顺序来构造索引。

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)

输出：

A    10
B    20
C    30
dtype: int64

代码#2：字典键以未排序的顺序给出。

# 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)

输出：

B    20
C    30
D    10
dtype: int64

使用带有index参数的Series()方法。

在这种情况下，将分配与索引中的标签对应的数据中的值。

代码#1：索引列表的传递长度与字典中存在的键数相同。

# 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：在这种情况下，传递的索引列表的长度大于字典中存在的键数，索引顺序保持不变，缺失的元素用 NaN（非数字）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)

输出：

B    10
C    80
D   NaN
A    50
dtype: float64