Pandas 什么'；创建一个系列时，使用pd.Index和显式列表之间有什么区别？

例如：

pd.Series([1,2,3], index = ['a','b','c']) 

vs

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什么时候使用一个比另一个合适

没关系。

index

参数接受任何类似列表的序列。无论传递什么，都可以使用

core/index/base.py

中的函数将数据转换为序列。此函数验证传递的索引并构造一个

pd.index

对象

如果您自己传递了一个

pd.Index

对象，

请确保\u Index

可以提前退出。否则，它将不得不从头开始创建一个。因此，在性能方面有一些小的好处，但我想说的是，收益处于“认真地说，别担心”的水平

---

按照惯例，您只需传递一个列表（作为最简单的选项），除非您有充分的理由这样做。

根据的文档，索引参数可以是：类数组或索引（1d）。在从数组创建索引时，不做任何更改。在使用现有索引创建新对象时，pd.Index非常有用，感谢您的澄清。我只是不明白为什么pd.Index会首先存在，但我知道它如何与另一个现有的索引一起使用。@NimbleTortoise这是一个相当广泛的问题，但它用于快速查找和访问。它在许多函数内部使用。小问题：

确保索引在默认情况下不会复制，并且
系列
构造函数不会告诉它复制，因此我认为如果传递了
索引
，就不会复制，因为您在第5267行提前退出。请注意，不复制是可以的，因为索引是不可变的。你可能会看到一些小的性能改进，通过一个
索引
而不是像列表一样的，尽管对于大多数实际用例来说还不够重要，例如时间
pd.Series（list（'abc'）*10**5，Index=pd.Index（[4,5,6]*10**5））
而不是
pd.Series（list（'abc'）*10**5，Index=[4,5,6]*10**5）
@root感谢您的评论。是的，那是疏忽，谢谢。不用担心；感谢您为回答
pandas
问题所做的一切工作！
pd.Series([1,2,3], index = pd.Index(['a','b','c'])