Les “séries” sur pandas se réfèrent à des objets de données unidimensionnels dans la bibliothèque Python pandas.

Ils sont similaires aux tableaux unidimensionnels en Python (comme les listes ou les tableaux NumPy), mais avec des fonctionnalités supplémentaires.

Les séries pandas sont indexées, ce qui signifie que chaque élément a une étiquette ou un identifiant associé, et elles peuvent contenir différents types de données, comme des entiers, des flottants, des chaînes, etc.

Les séries sont souvent utilisées pour stocker des données chronologiques, des séries temporelles ou des colonnes de données dans un tableau.

Exemples

import pandas as pd
notes = pd.Series([12.3,11.8,15,5,16.5,8.4], name="notes")
notes

0    12.3
1    11.8
2    15.0
3     5.0
4    16.5
5     8.4
Name: notes, dtype: float64

len(notes)

6

notes.mean()

11.5

notes.min()

5.0

notes.max()

16.5

notes.index

RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

notes.index=['Janvier', 'Fevrier', 'Mars', 'Avril','Mai','Juin']
notes

Janvier    12.3
Fevrier    11.8
Mars       15.0
Avril       5.0
Mai        16.5
Juin        8.4
Name: notes, dtype: float64

notes = pd.Series([12.3,11.8,15,5,16.5,8.4], name="notes",index=('Janvier', 'Fevrier', 'Mars', 'Avril','Mai','Juin'))
notes

Janvier    12.3
Fevrier    11.8
Mars       15.0
Avril       5.0
Mai        16.5
Juin        8.4
Name: notes, dtype: float64

In [27]:

plt.plot(notes.index, notes.values)

Out[27]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7ffedcb3ae90>]

Liens

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.html

http://www.python-simple.com/python-pandas/creation-series.php

https://cdiese.fr/pandas-series/