一、Series基础使用

import pandas

d = {'x':100,
     'y':200,
     'z':300}
s1 = pandas.Series(d)    #将dict转化为Series
print(s1)

print("======================================")
l1 = [1, 2, 3]
l2 = ['a', 'b', 'c']
s2 = pandas.Series(l1, index=l2)   #list转为Series
print(s2)

print("======================================")
s3 = pandas.Series([11, 22, 33], index=['a', 'b', 'c'])
print(s3)

运行结果：

二、使用Series制作excel数据

1. 通过Series制作如下数据，行号A、B、C，列号1、2、3

import pandas
ss1 = pandas.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3],name='A')	#index为列号，name为行号
ss2 = pandas.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3],name='B')
ss3 = pandas.Series([100, 200, 300], index=[1, 2, 3],name='C')
ss = pandas.DataFrame({ss1.name:ss1, ss2.name:ss2, ss3.name:ss3})
print(ss)

运行结果：

2. 行列翻转

import pandas
ss1 = pandas.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3],name='A')	#index为列号，name为行号
ss2 = pandas.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3],name='B')
ss3 = pandas.Series([100, 200, 300], index=[1, 2, 3],name='C')
ss = pandas.DataFrame([ss1, ss2, ss3])
print(ss)

运行结果：

3. index 列号使用，当index列号没有对应值时，用NaN代替

ss1 = pandas.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3],name='A')    #index为列号，name为行号
ss2 = pandas.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3],name='B')
ss3 = pandas.Series([100, 200, 300], index=[2, 3, 4],name='C')
ss4 = pandas.Series([1000], index=[1],name='D')
ss = pandas.DataFrame({ss1.name:ss1, ss2.name:ss2, ss3.name:ss3, ss4.name:ss4})
print(ss)

运行结果：