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法律研究如何在 Python 中使用 Series 字典建立 DataFrame？
DataFrame 是一種二維資料結構，其中資料以表格格式儲存，以行和列的形式呈現。
它可以被視為 SQL 資料表或 Excel 電子表格的表示形式。它可以使用以下建構函式建立：
pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)
讓我們瞭解如何使用 Series 字典建立 DataFrame。
Series 是 'Pandas' 庫中的一種一維資料結構。
軸標籤統稱為索引。
Series 結構可以儲存任何型別的資料，例如整數、浮點數、字串、Python 物件等。
讓我們看一個例子：
示例
import pandas as pd
my_data = {'ab' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'mn' : pd.Series([56, 78, 13, 13], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("The dataframe created from dictionary of series : ")
print(my_df)輸出
The dataframe created from dictionary f series : ab mn a 1.0 56 b 2.0 78 c 3.0 13 d NaN 13
解釋
匯入所需的庫，併為方便使用賦予別名。
建立包含鍵和值的字典值，其中值實際上是 Series 資料結構。
稍後將此 Series 字典作為引數傳遞給 'pandas' 庫中的 'DataFrame' 函式
透過將 Series 字典作為引數傳遞給它來建立 DataFrame。
DataFrame 在控制檯上列印。
注意 - “NaN” 指的是“非數字”，這意味著特定 [行，列] 值沒有任何有效條目。
更新於: 2020-12-10
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