从 Series 字典创建 DataFrame 会导致索引丢失和 NaN

Question

dict_with_series = {'Even':pd.Series([2,4,6,8,10]),'Odd':pd.Series([1,3,5,7,9])}  

Data_frame_using_dic_Series = pd.DataFrame(dict_with_series)

# Data_frame_using_dic_Series = pd.DataFrame(dict_with_series,index=\[1,2,3,4,5\]), gives a NaN value I dont know why

display(Data_frame_using_dic_Series)

我尝试标记索引，但当我这样做时，它消除了第一列和第一行，而是在底部打印额外的列和行，并带有 NaN 值。谁能解释一下为什么会这样，我做错了什么吗 如果我不使用索引标签参数，它就可以正常工作

Answer 1

跑步时：

Data_frame_using_dic_Series = pd.DataFrame(dict_with_series,index=[1,2,3,4,5])

您请求仅使用提供的Series中的索引1-5，但Series的原始索引是从0开始，从而导致重新索引。

如果您想更改索引，请稍后进行：

Data_frame_using_dic_Series = (pd.DataFrame(dict_with_series)
                                 .set_axis([1, 2, 3, 4, 5])
                               )

输出：

   Even  Odd
1     2    1
2     4    3
3     6    5
4     8    7
5    10    9