Polars简明基础教程八：Series 和 DataFrame 以及它们之间的转换_B
在Series和DataFrame列之间进行转换
我们先使用方括号从 DataFrame 的列中创建一个Series
(df["age"].head(3)
)请注意，Series有一个名称（age）和一个数据类型（64位浮点数）。
我们还可以使用to_series从单列的DataFrame中创建一个Series（我们将在本课程的下一节中进一步学习select方法）
(df.select("age").to_series().head(3)
)我们可以使用to_frame将Series转换为单列的DataFrame
s = df["name"]
(s.to_frame().head(3)
)从list或dict创建Series或DataFrame
我们可以从Python的list中创建一个Series
values = [1,2,3]
pl.Series(values)如果没有设置name参数，那么它默认为空字符串。名称可以作为第一个参数传递
pl.Series('vals',values)我们还可以使用to_list将Series转换为list
pl.Series(name='vals',values=values).to_list()在“选择列和转换DataFrame”部分中，我们将看到如何从列表中向DataFrame添加列。
我们可以使用以下方法创建DataFrame：
- 使用lists的list，其中每个list代表一列，
- 使用字符串列名的列表
data = [[1,2,3],[4,5,6]
]
(pl.DataFrame(data,schema=["col0","col1"])
)我们还可以从dict中创建一个DataFrame
data_dict = {"col0":[1,2,3],"col1":[4,5,6]}
(pl.DataFrame(data_dict,)
)我们可以通过将dict传递给schema参数来指定数据类型。在这个例子中，我们为col1列指定了一个32位整数类型
data_dict = {"col0":[1,2,3],"col1":[4,5,6]}
(pl.DataFrame(data_dict,schema={"col0":pl.Int64,"col1":pl.Int32})
)最后，我们可以使用to_dicts方法将DataFrame作为dicts的list获取
df = (pl.DataFrame(data_dict,)
)
df.to_dicts()to_dicts的输出对于测试非常有用。在GitHub上Polars仓库的自动化测试（以及本课程材料的自动化测试）中，查询的输出通常使用to_dicts进行测试，如下所示：
assert df.to_dicts() == [{'col0': 1, 'col1': 4}, {'col0': 2, 'col1': 5}, {'col0': 3, 'col1': 6}]在以后的文章中，我们将单独出一节的篇幅对 to_dicts 进行阐述。
在练习中，我们将看到如何从dict中创建一个DataFrame。
练习
在练习中，您将加深对以下内容的理解：
- 从DataFrame中提取Series
- 从Series中获取元数据
- 从list创建Series
- 从lists创建DataFrames
练习 1
从DataFrame中提取Age列作为Series，然后找到：
Series的dtype
Series的中位数
df = pl.read_csv(csv_file)s = <blank>df = pl.read_csv(csv_file)s = <blank>练习 2
你有以下包含数据的Python lists。
groups = ["a","a","b","b","c"]
values = [0,1,2,3,4]从groups列表中创建一个名为groupsSeries的Series。Series中的名称应为groups。
通过将这些内容作为Python dict传递给pl.DataFrame，来创建一个DataFrame
解决方案
练习 1 的解决方案
从DataFrame中提取Age列作为Series，并找到：
Series的dtype（数据类型）
Series的中位数
df = pl.read_csv(csv_file)
s = df["Age"]
s.dtypedf = pl.read_csv(csv_file)
s = df["Age"]
s.median()练习 2 的解决方案
你有以下包含数据的 Python lists。
groups = ["a","a","b","b","c"]
values = [0,1,2,3,4]从groups列表创建一个名为groups_series的Series。Series内部的名称应为groups。
groups_series = pl.Series("groups",groups)通过将这些作为Python dict传递给pl.DataFrame来创建一个DataFrame。
pl.DataFrame({"groups":groups,"vals":values}
)Polars简明基础教程系列
Polars简明基础教程一：Polars快速入门
Polars简明基础教程二：懒惰模式 1：引入懒惰模式
Polars简明基础教程三：懒惰模式 1：引入懒惰模式（续）
Polars简明基础教程四：懒惰模式 2：评估查询
Polars简明基础教程五：什么是Polars的“DataFrame（数据框）_上”
Polars简明基础教程六：什么是Polars的“DataFrame（数据框）_下”
Polars简明基础教程七：Series 和 DataFrame 以及它们之间的转换_A
Polars简明基础教程八：Series 和 DataFrame 以及它们之间的转换_B