Pandas 中的数据结构
Coddy Pandas 数据分析 课程的第 2 课，共 19 课。
Pandas 使用两种数据结构：序列和数据框。
- 序列在 Pandas 中类似于一维数组，可以存放任何数据类型。例如，序列可以是一个整数列表
[4, 3, 8, 5]。 - 数据框是一种二维数据结构，就像有行和列的表格。可以把它想象成电子表格或 SQL 表。例如，DataFrame 可以由多个序列（列）组成，例如姓名、年龄和身高。
熟悉 Series 和 DataFrame 将帮助你充分利用 Pandas。
使用以下代码创建序列：
import pandas as pd
temp = pd.Series([1, 2, ,3])数据框中的每一列都是一个序列对象。
要将字典转换为数据框，字典必须采用正确的格式：
data = [{"col1": 22000,'col2': 1500.0},
{"col1": 25000,'col2': 3000.0},
{"col1": 23000,'col2': 2500.0}]
df = pd.DataFrame(data)此外，还有其他有效格式。
挑战
简单创建一个名为 dataframe_creator 的函数，接收数据，根据数据创建一个 dataframe，最后打印这个 dataframe。
要打印 dataframe，请写：print(df)。
亲手试试
import pandas as pd
def dataframe_creator(data):
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