Data Science Academy · Leçon

Une colonne avec un nom et un index

Découvrez ce qui différencie une Series d’une liste.

Une colonne avec un nom et un index est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

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! 🎉

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Une colonne avec un nom et un index » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Une colonne avec un nom et un index » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Une colonne avec un nom et un index » ?

Découvrez ce qui différencie une Series d’une liste. Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Une colonne avec un nom et un index » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?

Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

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