DataFrame的documentation(从pandas 2.0.0开始)的参数部分开始:
data : ndarray (structured or homogeneous), Iterable, dict, or DataFrame个
DICT可以包含序列、数组、常量、数据类或类似列表的对象.如果数据是词典，则列顺序遵循插入顺序.如果词典包含定义了索引的系列，则按其索引对齐.如果数据是Series或DataFrame本身，也会发生这种对齐.在Series/DataFrame输入上进行对齐.
如果数据是字典列表，则列顺序遵循插入顺序.
该描述指向有效的输入类型(即ndarray, Iterable, dict, or DataFrame)but does not completely describe how the constructor will turn the 102 into a 103.它看起来有点像一个黑匣子.根据文档，我应该能够预测，比如说，传递一个包含单个Series而不包含其他参数的list将得到类似于Series.to_frame().T的结果(尽管数据类型可能不同；请参见this answer和this one)？
这个问题的目的是征求答案.这必然是一个广泛的问题，但鉴于构造函数是在代码中实现的，应该有有限数量的情况.我对这个问题很感兴趣，并愿意稍微挖掘一下源代码以找到答案；然而，我认为其他有更多经验的人可能会在我之前在这里分享一些见解.
这是一个关于广泛规则的单一问题，我相信它的答案应该放在一个地方.然而，由于它很广泛，我将提供一些具体的子问题来开始:
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对于
iterable，哪些容器和元素组合有效？在不需要try 的情况下，我应该能够预测如果我通过了DataFrames分的list分或Series分的Series分会发生什么吗？当Series输入"按其索引对齐"时，使用哪个轴？治疗完全取决于它的要素是什么吗？ -
通过
data传递的容器和元素类型如何影响DataFrame的组合方式？仅仅基于data的知识，我应该能够预测数据将如何沿着结果DataFrame的轴对齐吗？我不知道答案是否显而易见，但在任何一种情况下，我都没有看到它的记录. -
如果我把
DataFrame想象成"Series个对象的类似字典的容器"(正如文档所建议的那样)，那么控制如何(大致地)将data解释为键和值的直观规则是什么？
我对改进这个问题的建议持开放态度，但我确实认为这是一个需要提出的问题，我在这个网站上没有找到类似的问题.