Pandas series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、python 对象等）。轴标签统称为索引。Pandas 系列只不过是 Excel 工作表中的一列。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。
创建 Pandas Series
在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas Series，存储可以是 SQL 数据库、CSV 文件和 Excel 文件。Pandas 系列可以从列表、字典和标量值等创建。系列可以通过不同的方式创建，以下是我们创建系列的一些方法：
从数组创建 Series： 为了从数组创建系列，我们必须导入一个 numpy 模块并且必须使用 array() 函数。
# import pandas as pd
import pandas as pd
# import numpy as np
import numpy as np
# 简单数组
data = np.array(['g','e','e','k','s'])
ser = pd.Series(data)
print(ser)
输出 ：
从列表创建系列：
为了从列表创建系列，我们必须首先创建一个列表，然后我们可以从列表创建系列。
import pandas as pd
# 一个简单的列表
list = ['g', 'e', 'e', 'k', 's']
# 从列表创建系列
ser = pd.Series(list)
print(ser)
输出 ：
本篇文章到此就结束了，相关文章：
- Python 教程之 Pandas（1）—— Pandas 数据框
- Python 教程之 Pandas（2）—— 创建 Pandas 数据框
- Python 教程之 Pandas（3）—— 处理 Pandas DataFrame 中的行和列
- Python 教程之 Pandas（4）—— 使用 Pandas 索引和选择数据
- Python 教程之 Pandas（5）—— Pandas 中的布尔索引
- Python 教程之 Pandas（6）—— DataFrame 中的转换函数
- Python 教程之 Pandas（7）—— 遍历 Pandas DataFrame 中的行和列
- Python 教程之 Pandas（8）—— 在 Pandas 中处理缺失数据
感谢大家的阅读，有什么问题的话可以在评论中告诉我。希望大家能够给我来个点赞+收藏+评论 ，你的支持是海海更新的动力！后面我会持续分享前端 & 后端相关的专业知识。
