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从熊猫系列

创建数据帧

原文:https://www.geesforgeks.org/creating-a-data frame-from-pandas-series/

系列是熊猫中的一类列表，可以取整数值、字符串值、双数值等。但是在熊猫系列中，我们以列表的形式返回一个对象，索引从 0 开始到 n ，其中 n 是系列值的长度。

在本文的后面，我们将讨论熊猫的数据帧，但是我们首先需要了解系列和数据帧之间的主要区别。系列只能包含带有索引的单个列表，而数据帧可以由多个系列组成，或者我们可以说数据帧是可用于分析数据的系列的集合。

代码#1: 创建简单系列

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

我们来看看系列的类型:

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:

<class 'pandas.core.series.Series'>

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

说明: 我们正在合并两个系列作者和文章发表。创建一个字典，这样我们就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。把这个字典传给熊猫数据框，最后你可以看到两个系列的组合结果，即作者和文章数量。

代码#3: 如何在数据框外部添加系列

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

说明: 我们又增加了一个外部命名为作者年龄的系列，然后直接在熊猫数据框中增加了这个系列。请记住一件事，如果缺少任何值，那么默认情况下，它将被转换为NaN值，即默认情况下为空。

代码#4: 数据框中缺少值

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:

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