Una columna con nombre e índice
Descubra qué diferencia una Series de una lista.
Una columna con nombre e índice es una lección gratuita de Data Science Academy en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Data Science Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Meet the Series
A Series is pandas' one-dimensional column: a sequence of values that all share one name and one type. Think of it as a single spreadsheet column. 📊
More Than a List
A plain Python list just holds values in order. A Series pairs every value with a label, so each item has both a position and a name you can look up by.
Create One Quickly
Pass any list to pd.Series and pandas wraps it for you. This line below builds your very first Series from three numbers.
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30])
print(s)The Hidden Index
Notice the numbers on the left of your output. That is the index: a label for every value. Without one supplied, pandas auto-numbers from 0.
Give It Real Labels
You can set meaningful labels with the index argument. Now each value is named, which makes lookups read like plain English. 🏷️
s = pd.Series([90, 75, 88], index=['Ada', 'Bo', 'Cy'])
print(s['Bo'])One Type Inside
Every Series carries a single dtype, like int64 or float64. Shared types are what let pandas run fast math across the whole column at once.
print(s.dtype)Name the Whole Series
A Series can also carry its own name, separate from the index. That name becomes the column header once the Series joins a DataFrame.
s.name = 'score'
print(s.name)Values and Index Apart
You can pull the two parts out on their own. The .values attribute gives the raw data array; .index gives the labels that tag it.
print(s.values)
print(s.index)Build From a Dict
Hand pd.Series a dictionary and the keys become the index automatically. It is the fastest way to build a labeled column in one step.
ages = pd.Series({'Ada': 36, 'Bo': 41})
print(ages)Length and Peek
len(s) tells you how many values sit inside, and .head() shows just the first few. Both are handy first checks on any Series.
print(len(s))
print(s.head(2))The Column Building Block
Stack several Series side by side and you get a DataFrame. So mastering the Series means you already understand half of pandas. 🧱
Quick Check
Let's lock in what a Series carries.
Recap
You learned a Series is a named, single-typed column where every value has an index label. It is the basic block that DataFrames are built from. Nice work! 🎉
Preguntas frecuentes
¿La lección «Una columna con nombre e índice» es gratis?
Sí — el texto completo de «Una columna con nombre e índice» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Data Science Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Una columna con nombre e índice»?
Descubra qué diferencia una Series de una lista. Practicas Data Science Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Data Science Academy?
No se requiere experiencia previa. Data Science Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Una columna con nombre e índice»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Data Science Academy?
Sí. Cada lección de Data Science Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Una columna con nombre e índice
- Acceso por etiquetas frente a acceso por posición
- Matemáticas y alineación de Series
- Cuente y detecte valores