Pandas是Python中处理数据的重要库之一。在Pandas中，数据的主要表示形式是数据框架（DataFrame），数据框架是由多行和多列组成的二维表格。接下来，我们将介绍从Pandas系列创建数据框架的完整攻略。
创建Pandas系列
我们首先需要创建Pandas系列（Series），因为数据框架可以看作是多个Pandas系列的组合。创建Pandas系列可以使用Pandas的Series()方法，方法的参数可以是一个列表或Numpy数组。示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd.Series(data)
print(s)
上述示例代码中，我们先导入了Pandas和Numpy库，并定义了一个列表data。接着使用pd.Series()方法创建了一个名为s的Pandas系列。最后使用print()函数输出了Pandas系列。
创建数据框架
创建数据框架也可以使用Pandas的DataFrame()方法，其中最常用的方法是将多个Pandas系列组合为一个数据框架。示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s1 = pd.Series(data1)
s2 = pd.Series(data2)
df = pd.DataFrame({'column1': s1, 'column2': s2})
print(df)
上述示例代码中，我们定义了两个列表data1和data2，分别用于创建两个Pandas系列s1和s2。然后使用pd.DataFrame()方法创建了一个名为df的数据框架，在其中使用了{'column1': s1, 'column2': s2}这个字典来表示数据框架中的两列。最后使用print()函数输出了数据框架。
加载外部数据
除了使用Python中的数据来创建数据框架，我们还可以使用Pandas加载外部数据，如Excel、CSV和SQL等。其中使用read_csv()方法加载CSV文件是最常用的方法。示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
上述示例代码中，我们使用pd.read_csv()方法加载了一个名为data.csv的CSV文件，并创建了一个名为df的数据框架。最后使用print()函数输出了数据框架。
上述是从Pandas系列创建数据框架的完整攻略，通过对Pandas系列和数据框架的创建以及外部数据的加载的详细讲解，让读者了解了Pandas在数据处理中的重要性及基本应用。