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法学从 Pandas Series 创建 DataFrame
在数据科学中，数据以各种格式表示，例如表格、图表或任何其他类型的结构。用于表示数据的最常见的数据结构之一是 DataFrame，它可以使用数组或序列创建。本文档将讨论如何从 Pandas Series 对象创建 DataFrame。
DataFrame 在数据科学中的重要性！
DataFrame 是一种二维表格式数据结构，广泛应用于数据科学。它是数据操作、数据分析和数据可视化的重要工具。以下是 DataFrame 在数据科学中的一些主要优势：
轻松进行数据操作 − DataFrame 允许轻松操作数据，包括添加或删除行和列、过滤和排序数据以及合并来自不同来源的数据。
高效处理大型数据集 − DataFrame 旨在高效地处理大型数据集，使其非常适合数据分析任务。
易于与其他数据科学工具集成 − DataFrame 可以轻松地与其他数据科学工具（如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib）集成，从而更轻松地执行复杂的数据分析任务。
易于阅读和理解 − DataFrame 易于阅读和理解，使其成为数据可视化和演示的绝佳工具。
灵活性 − DataFrame 在数据类型和操作方面提供了很大的灵活性，允许执行各种数据分析任务。
什么是 Pandas Series？
Series 是一种一维带标签的数组，可以容纳任何数据类型（整数、字符串、浮点数等）。它类似于表中的一列或 R 编程语言中的向量。Series 中的每个值都与称为索引的标签相关联。默认情况下，Series 的索引从零开始，一直到 n-1，其中 n 是 Series 中元素的数量。
Pandas 的关键优势是什么？
数据操作 − Pandas 提供各种强大且灵活的数据操作函数，包括选择、过滤、转换和聚合数据。这些函数对于数据清理和预处理至关重要，而数据清理和预处理是数据分析中的重要步骤。
数据集成 − Pandas 使得轻松集成来自不同来源和格式的数据，包括 CSV、Excel、SQL 数据库和 JSON。它还支持合并和连接来自不同来源的数据，这对于处理大型和复杂的数据集至关重要。
数据可视化 − Pandas 提供强大的数据可视化工具，包括线图、散点图、直方图和条形图。这些可视化对于探索和理解数据至关重要，它们可以帮助识别原始数据中可能不明显的模式和趋势。
从 Series 创建 DataFrame
要从序列创建 DataFrame，我们首先需要创建一个 Pandas Series 对象。我们可以通过将值列表传递给 `pd.Series()` 方法来创建 Series 对象。
示例
import pandas as pd s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) print(s)
输出
0 10 1 20 2 30 3 40 4 50 dtype: int64
这将创建一个具有默认索引的 Series 对象。要为 Series 对象命名，可以使用 `name` 参数。
示例
import pandas as pd s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], name="Numbers") print(s)
输出
0 10 1 20 2 30 3 40 4 50 Name: Numbers, dtype: int64
这将创建一个名为“Numbers”的 Series 对象。
现在，我们可以使用 `pd.DataFrame()` 方法从 Series 对象创建 DataFrame。例如：
df = pd.DataFrame(s)
这将创建一个具有两列的 DataFrame：一列用于索引，另一列用于 Series 中的值。要为包含 Series 中值的列命名，可以使用 `columns` 参数。例如：
df = pd.DataFrame(s, columns=["Values"])
这将创建一个只有一列名为“Values”的 DataFrame。
使用多个 Series 创建 DataFrame
有时我们希望将多个 Series 合并到单个 DataFrame 中。例如，考虑以下两个 Series：
s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], name="Numbers") s2 = pd.Series(["apple", "orange", "banana", "grape", "watermelon"], name="Fruits")
要使用这两个 Series 创建 DataFrame，我们可以使用 `pd.concat()` 方法，如下所示：
df = pd.concat([s1, s2], axis=1) print(df)
这将创建一个具有两列的 DataFrame：一列用于数字，另一列用于水果。
输出
Numbers Fruits 0 10 apple 1 20 orange 2 30 banana 3 40 grape 4 50 watermelon
向现有 DataFrame 添加新列
当我们拥有一个 DataFrame 并希望向其中添加新列时，我们可以创建一个新的 Series 对象，然后使用 `pd.concat()` 方法沿列轴连接这两个 DataFrame。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Numbers": [10, 20, 30, 40, 50], "Fruits": ["apple", "orange", "banana", "grape", "watermelon"]})
new_col = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1], name="Ranks")
df = pd.concat([df, new_col], axis=1)
print(df)
这将创建一个具有三列的 DataFrame：“Numbers”、“Fruits”和“Ranks”。
输出
Numbers Fruits Ranks 0 10 apple 5 1 20 orange 4 2 30 banana 3 3 40 grape 2 4 50 watermelon 1
在每个部分中，我们可以看到一个输出以更好地理解。
最终代码
这是所有可用代码的组合。
# Creating a DataFrame from a Series
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print(s)
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], name="Numbers")
print(s)
# Using Multiple Series to create a DataFrame
s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], name="Numbers")
s2 = pd.Series(["apple", "orange", "banana", "grape", "watermelon"], name="Fruits")
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
print(df)
# Adding a new column to an existing DataFrame
df = pd.DataFrame({"Numbers": [10, 20, 30, 40, 50], "Fruits": ["apple", "orange", "banana", "grape", "watermelon"]})
new_col = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1], name="Ranks")
df = pd.concat([df, new_col], axis=1)
print(df)
输出
0 10 1 20 2 30 3 40 4 50 dtype: int64 0 10 1 20 2 30 3 40 4 50 Name: Numbers, dtype: int64 Numbers Fruits 0 10 apple 1 20 orange 2 30 banana 3 40 grape 4 50 watermelon Numbers Fruits Ranks 0 10 apple 5 1 20 orange 4 2 30 banana 3 3 40 grape 2 4 50 watermelon 1
结论
DataFrame 是一种强大的数据结构，可以从各种数据源创建。本文档讨论了如何从 Pandas Series 对象创建 DataFrame。我们还讨论了如何使用多个 Series 创建 DataFrame 以及如何向现有 DataFrame 添加新列。通过使用这些技术，我们可以有效地将原始数据转换为可用于进一步分析的结构化数据集。在本文中，我们还介绍了 Pandas DataFrame 以及 Python 编程语言中 Pandas 库的重要性。
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