如何从 NumPy 数组创建一个系列？
PandasSeries与一维NumPy数组非常相似，我们可以使用NumPy数组创建一个PandasSeries。为此，我们需要导入NumPy模块，因为它是Pandas包的先决条件，无需单独安装。
它由我们的软件包安装程序自动安装。所以我们可以直接将NumPy模块导入到我们的工作区中。
如果您不喜欢使用此可用版本的NumPy，它由包安装程序安装，我们可以安装所需版本的NumPy包，因为它也是像Pandas一样的开源包。
示例
import pandas as pd import numpy as np array = np.array([8,54,43,6,73,78]) s = pd.Series(array) print(s)
解释
在上面的示例中，我们通过使用NumPy数组创建了一个Pandas系列，为此我们还需要导入NumPy模块，最初我们分别使用别名pd和np导入了Pandas和NumPy模块。
然后使用该NumPy.array方法创建变量数组，该数组具有长度为6个元素的整数值。这个数组变量是pandas.Series方法的输入数据。
输出结果
0 8 1 54 2 43 3 6 4 73 5 78 dtype: int32
生成的熊猫系列显示在上面的输出块中，这里的标签是0-5的整数值，由熊猫系列方法自动创建，数据也是整数数据类型(int32)。
示例
import pandas as pd
import numpy as np
# create numpy array using array method
array = np.array([1.2,5.5,2.9,4.6])
s = pd.Series(array, index=list('abcd'))
print(s)上面的代码块是另一个使用NumPy数组创建的pandasseries示例，其中该数组由所有浮点数创建，通过使用该数组我们将创建一个pandasSeries并使用字符串手动创建索引值。
在这里，我们为pandasSeries方法的index属性提供了一个字符串列表。
输出结果
a 1.2 b 5.5 c 2.9 d 4.6 dtype: float64
这个系列有4个元素，每个元素都是一个float64数据类型。索引值由标签表示，标签为a、b、c、d。