Data Science Academy · Aula

Uma coluna com nome e índice

Entenda o que diferencia uma Series de uma lista.

Uma coluna com nome e índice é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

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! 🎉

Perguntas Frequentes

A aula “Uma coluna com nome e índice” é grátis?

Sim — o texto completo de “Uma coluna com nome e índice” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Uma coluna com nome e índice”?

Entenda o que diferencia uma Series de uma lista. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Uma coluna com nome e índice”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?

Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

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