解释如何使用字典和显式索引值创建Python中的系列数据结构？
让我们了解如何使用字典创建序列数据结构，以及指定索引值（即，序列的自定义索引值）。
字典是一种Python数据结构，具有映射类型的结构-键，值对。
示例
import pandas as pd
my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.}
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("这是使用字典创建的系列数据结构并指定索引值")
print(my_series)输出结果
这是使用字典创建的系列数据结构并指定索引值 ab 11.0 mn 15.0 gh 28.0 kl 45.0 dtype: float64
说明
导入所需的库，并为其指定别名，以方便使用。
创建字典数据结构，并在其中定义键值对。
接下来，自定义索引值存储在列表中。
这些值与字典中的“键”值相同。
然后将其打印在控制台上。
如果索引中的值大于字典中的值，会发生什么？
让我们看看当索引中的值大于字典中的值时会发生什么。
示例
import pandas as pd
my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.}
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("这是使用字典创建的系列数据结构并指定索引值")
print(my_series)输出结果
这是使用字典创建的系列数据结构并指定索引值 ab 11.0 mn 15.0 gh 28.0 kl 45.0 wq NaN az NaN dtype: float64
说明
导入所需的库，并为其指定别名，以方便使用。
创建字典数据结构，并在其中定义键值对。
接下来，与字典中的元素相比，数量更大的定制索引值存储在列表中。
然后将其打印在控制台上。
可以看出，索引值中的其余值被赋予值“NaN”，表示“不是数字”。