在 Pandas 中从列表、字典和 numpy 数组创建系列

在数据分析中，Pandas 是一个非常流行的 Python 库，用于数据处理和数据可视化。 Pandas 的主要数据结构是系列（Series）和数据框（DataFrame）。

在 Pandas 中，我们可以从列表、字典和 numpy 数组创建系列。 下面我们将分别介绍如何从这三种数据类型中创建系列。

从列表创建系列

我们可以使用 pd.Series() 函数从列表中创建 Pandas 系列。下面是一个从列表中创建系列的示例：

import pandas as pd

my_list = [1,2,3,4,5]
s = pd.Series(my_list)
print(s)

返回结果如下：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

上述代码中，我们首先导入 pandas 库，然后创建一个包含数字的列表。接着，我们使用 pd.Series() 函数创建了一个名为 s 的 Pandas 系列。最后，我们使用 print() 函数将 Pandas 系列打印到控制台上。

从字典创建系列

我们可以使用 pd.Series() 函数从字典中创建 Pandas 系列。下面是从字典中创建 Pandas 系列的示例：

import pandas as pd

my_dict = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
s = pd.Series(my_dict)
print(s)

返回结果如下：

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

上述代码中，我们首先导入 pandas 库，然后创建了一个包含键值对的字典。接着，我们使用 pd.Series() 函数创建了一个名为 s 的 Pandas 系列。最后，我们使用 print() 函数将 Pandas 系列打印到控制台上。

从 numpy 数组创建系列

我们可以使用 pd.Series() 函数从 numpy 数组中创建 Pandas 系列。下面是从 numpy 数组中创建 Pandas 系列的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
s = pd.Series(my_array)
print(s)

返回结果如下：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

上述代码中，我们首先导入 pandas 和 numpy 库，然后创建了一个包含数字的 numpy 数组。接着，我们使用 pd.Series() 函数创建了一个名为 s 的 Pandas 系列。最后，我们使用 print() 函数将 Pandas 系列打印到控制台上。

以上是从列表、字典和 numpy 数组中创建 Pandas 系列的简单介绍。Pandas 还有许多其他功能，可以进一步了解 Pandas 的文档。