如何把Series当作行和列来使用，在pandas中对行、列、单元格的使用比Excel更加灵活、抽象与复杂

把以上序列加到DataFreme里面 若想其加进去的序列以列的形式存在里面 要以dictionary的形式往里加

# coding utf-8
import pandas as pd
s1 pd.Series([1, 2, 3], index [1, 2, 3], name A ) # 这是一个序列
s2 pd.Series([10, 20, 30], index [1, 2, 3], name B )
s3 pd.Series([100, 200, 300], index [1, 2, 3], name C )
df pd.Dataframe({s1.name: s1, s2.name: s2, s3.name: s3})
print(df)

 若我们不以dict的形式把这3个Series加进去 而是以list的形式把其加进去 其结果如下

# coding utf-8
import pandas as pd
s1 pd.Series([1, 2, 3], index [1, 2, 3], name A )
s2 pd.Series([10, 20, 30], index [1, 2, 3], name B )
s3 pd.Series([100, 200, 300], index [1, 2, 3], name C )
df pd.Dataframe([s1, s2, s3])
print(df)

就会发现整整旋转了90度 行号变成了ABC 列变成了123 把每个序列看成了一行 把序列的名字(name)看作行号 一定要注意是以什么方式把我们的序列加到Dataframe里面的。

# coding utf-8
import pandas as pd
s1 pd.Series([1, 2, 3], index [1, 2, 3], name A ) # 这是一个序列
s2 pd.Series([10, 20, 30], index [1, 2, 3], name B )
s3 pd.Series([100, 200, 300], index [2, 3, 4], name C ) # 序列里面有index,Dataframe里面也有自己的序列 
 # 他们之间的关系是对其关系 当s1有123而s3是234 则序列会取并集 NaN代表not a number
df pd.Dataframe({s1.name: s1, s2.name: s2, s3.name: s3})
print(df)