在网络上的Pandas教程中，很多都提到了如何使用Pandas将已有的数据（如csv，如hdfs等）直接加载成Pandas数据对象，然后在其基础上进行数据分析操作，但是，很多时候，我们需要自己创建Pandas数据对象，并填入一些数据，常见的应用场景如：我们想要将现有的数据进行处理，并生成一个新的Pandas数据对象，还有，我们想利用Pandas的数据保存功能（比如to_csv, to_json, to_hdf等等）把我们采集到的数据写入到IO里边，因此掌握Pandas对象的特性，以及如何创建也是很重要的。
有些时候我们需要利用pandas数据结构创建自己的对象，按自己的方式保存新数据，我们将在本文中介绍如何实现。
1. Pandas的两种数据类型
Pandas支持两种数据类型，分别为Series和DataFrame，其中：
Series - 是一个带有标签的一维数组，支持多种不同的类型，但是针对同一个Series里边存储的数据类型必须是一致的
DataFrame - 是一个带有标签的二维数组，是一个尺寸可以修改的表格，一个DataFrame由多个Series组成，每一列都是一个Series
一句话描述的话就是，Series是很多标量数据（Scalar）的集合，而DataFrame是很多Series的集合。
我们来看下图这个例子，在1D的Series中，下图中有三个Series，分别保存了姓名(name)， 年龄(age)和得分(marks)，而他们的每一行都分别对应一个不同的人的信息，在每一个Series中的每一个单元格中（比如name series的第1行，对应的Prasadi）都是一个标量（Scalar），而每一行前边的0，1，2，3这些就是数据的索引（index），也可以叫做标签，所以说，Series是带有标签的一维数组。
可以看出，利用Series只能存储一种类型的数据，比如说name series存储的数据是字符串类型，而age series存储的数据是整数型。如果我们想把name，age，marks存储在一个数据结构里，我们就需要使用DataFrame，从图中看出，DataFrame类似于一个表格数据，有行有列，行跟Series的行一致，是数据的标签，而每一列就是原来的每一个Series。
2. Series类型
如我们在前文中所说，Series结构中可以存储任何类型的数据，包括：整型，字符串类型，浮点型，甚至是Python对象等等，但是要求是，每一行的数据类型必须统一。那么如何创建一个Series对象呢，
通过numpy array
Pandas的一个主要用途是数据分析，而它也是基于Numpy实现的，因此，通过numpy array来创建Series是非常常见的。
np_array = np.random.randn(5) pd.Series(np_array, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
上边这段代码，利用np.random.randn随机生成一个长度为5的numpy array，然后pd.Series使用这个numpy array来创建一个Series，在创建的同时，指定了每一行的index（标签）分别是a，b，c，d，e，f，输出结果为：
通过Python字典
通过上边这个示例，大家有没有发现Series跟Python内置的dict类型是不是很类似，标签相当于dict中的key，而数据内容相当于dict中的value，它们有一一对应的关系，因此，可以想象，我们能够直接通过Python的dict来创建一个Series。
d = {'b': 1, 'a': 0, 'c': 2}
pd.Series(d)
上边这段代码，我们先创建了一个Python地点d，然后将这个字典传递给pd.Series来创建一个Pandas Series，运行结果为：
通过标量值（Scalar）
除了上边这两种方式，我们还可以通过一个简单的标量值来创建Series，特别注意的是跟上边两种方式不同，在使用这种方式创建Series的时候，我们必须指定index
pd.Series(5, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
如上边代码所示，我们使用一个常量5，然后指定index为a，b，c，d，e，同样使用pd.Series可以创建一个Series对象，看到这里我们就能够明白为什么必须指定Index了吧，那是因为Series对象是有长度的，长度是可以大于1的，而标量的长度固定为1，我们可以通过指定Index的方式来控制生成的Series的长度，Series中的值则是重复使用这一个标量常量5。其运行结果为：
name属性
当我们创建一个Series的时候，我们可以指定一个名称，这个名称会被存储到Series的name属性中，后续我们还可以使用rename方法来修改这个属性，例如下边这样的代码：
s = pd.Series(np.random.randn(5), name='this_is_name') s
创建了一个名称为this_is_name的Series，然后我们使用rename方法来重命名这个Series为this_is_new_name：
s = s.rename('this_is_new_name')
s
上边这两部分代码的输入如下图：
那么这个名称有什么作用呢，这里预告一下，我们将在DataFrame中用到（别忘了DataFrame是多个Series的集合）
3. DataFrame类型
在第一节中我们介绍到，DataFrame是一个二维的表格数据结构，它有行和列的概念，跟行标签相对应的，为了能够按列索引数据，每一列都可以有一个名称，即列名，我们刚在Series章节中看到，Series可以表示一列数据，我们在本节中介绍的DataFrame就是多个这样的Series的组合，每一列就对应一个Series，而每一行也对应一个Series。读到这里，你是不是能够猜的出我们刚说的Series的name属性的用途了，对了，使用Series创建DataFrame的列的时候，Series的名称就会成为列名，如果Series作为行，则Series的名称会成为行名。
接下来我们来讲解如何创建DataFrame
通过一维numpy array或者Python List 组成的字典
大家可以想想，如果一个字典的value是array或者list的时候，那么这个字典其实就是一种表格结构，图为DataFrame是一个表格结构的数据类型，我们是可以通过这样的字典来创建DataFrame，例如下边这段代码
d = {'one': [1., 2., 3., 4.],
'two': [4., 3., 2., 1.]}
pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
我们把d这个Python字典传递给pd.DataFrame来创建新的DataFrame，同时我们可以通过指定index来指定DataFrame的行名（标签），上边代码的输出为
通过包含列表的Python List
我们再来想想一下，除了字典之外可以表示表格数据，还有没有其他的方法，是的，还有Python List，例如下边这段代码
data = [(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")] pd.DataFrame(data)
我们可以用data这样的Python List来表示表格数据，不同于前边提到的字典（dict），用List表示的表格数据其实是没有行名和列名的，因此Pandas默认会自动生成行名和列名，所以上边的代码输出为：
当然，自动生成的行名列名没有任何意义，为了更好的操作数据，我们还可以通过设置pd.DataFrame方法的index或者columns参数来指定自己的行名或者列名。
通过包含Python 字典的Python List
我们继续想想，还有什么能够表示表格数据？对了，包含Python字典的Python List也是可以表达表格数据的，例如下边的代码
data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
pd.DataFrame(data)
data是一个Python List，而列表中的每一个元素都是一个字典，运行结果为：
类似的，我们也可以通过指定index或者columns参数来修改行名和列名
通过Series
我们一直在提DataFrame是很多Series的集合（注：Series在DataFrame中可以是一行，也可以是一列），因此，我们也可以通过Series来创建DataFrame，例如下边这段代码
s1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='this_is_name') df = pd.DataFrame(s1) df
利用s1这个Series来创建只有一列的DataFrame，输出结果为：
还记得不，我们前边提到了Series的name属性，在使用Series创建DataFrame的时候，这个属性会用来作为列名（或者行名，我们在下边的列子可以看得出），例如下边的这段代码，如果有两个Series，我们还可以用下边这样的方式创建DataFrame
s1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='this_is_name')
s2 = s.rename('this_is_new_name')
df = pd.DataFrame([s1, s2])
df
这里我们使用了两个名分别为this_is_name和this_is_new_name的Series来创建DataFrame，得到的结果为：
到这里，相信读者已经对Pandas提供的数据类型有了一个全面的认识了，并且有能力自己创建Pandas数据结构，并存储自己的数据了，一个常见的应用场景就是我们通过爬虫获取到数据以后，可以将这些非结构化的数据以Pandas的表格格式保存，值得注意的是数据存储在Pandas数据结构中的时候，数据其实是在内存中的，当程序被关闭以后，数据就丢失了，如果我们需要将数据持久化保存到硬盘或者数据库中的话，则可以通过简单的调用Pandas提供的to_csv, to_json, to_hdf等等接口将数据永久保存下来。
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原文链接：https://pythonlibrary.net/2020/06/20/master-pandas-data-structure/#2-series%E7%B1%BB%E5%9E%8B