Pandas - Series 예제

`pandas`의 `Series`는 1차원 배열 형태의 데이터 구조를 나타내는 객체입니다. 

 

`Series`는 인덱스(index)와 해당 인덱스에 대응되는 값을 담고 있으며, 리스트나 배열과 유사한 구조를 가지고 있습니다.

아래는 `pandas`의 `Series` 예제를 보여드리겠습니다:

```python
import pandas as pd

# 리스트를 사용하여 Series 생성
data = [10, 20, 30, 40, 50]
series1 = pd.Series(data)
print(series1)
```

출력 결과:

```
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64
```

위 예제에서 `pd.Series(data)`는 `data` 리스트를 사용하여 `Series` 객체를 생성합니다. 

`Series` 객체는 인덱스가 자동으로 0부터 시작하여 1씩 증가하는 정수로 생성되고, `data` 리스트의 값들이 해당 인덱스에 대응되어 담겨있습니다.

또한, `Series` 객체는 인덱스를 직접 지정하여 생성할 수도 있습니다:

 

```python
# 딕셔너리를 사용하여 Series 생성
data = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40, 'E': 50}
series2 = pd.Series(data)
print(series2)
```

출력 결과:

 

```
A    10
B    20
C    30
D    40
E    50
dtype: int64

위 예제에서 `data` 딕셔너리의 키가 `Series`의 인덱스로, 값이 해당 인덱스에 대응되는 값으로 사용되어 `Series` 객체가 생성됩니다.

`Series`는 `pandas`에서 데이터를 다루는데 유용한 자료구조로, `DataFrame`의 구성 요소로도 활용됩니다. `Series`를 사용하여 데이터를 쉽게 처리하고 조작할 수 있습니다.