Día 12 de mi viaje en Python: hoy exploré Pandas y me centré en Series, el objeto fundamental que actúa como un array unidimensional con etiquetas que facilita el análisis de datos. Una Series es ideal para trabajar con columnas individuales antes de pasar a DataFrame y es la base para tareas de inteligencia de datos y visualización con Power BI.
Creación básica: import pandas as pd; data = [10, 20, 30, 40]; s = pd.Series(data); print(s) Output: índice 0 10 1 20 2 30 3 40 dtype int64
Índice personalizado: s = pd.Series([10, 20, 30], index=[a, b, c]) print(s[b]) devuelve 20
Desde un diccionario: data = {apples: 3, bananas: 5, oranges: 2} fruits = pd.Series(data) print(fruits)
Operaciones vectorizadas: print(s * 2) resultado a 20 b 40 c 60; las Series están construidas sobre arrays de NumPy, lo que las hace rápidas y eficientes para cálculos en lotes, transformaciones y limpieza de datos.
Datos interesantes y buenas prácticas: una Series lleva su propio índice que permite acceder por etiqueta, manejar valores faltantes y alinear datos automáticamente; dominar Series facilita el salto a DataFrame y a soluciones de inteligencia de negocio y reporting con Power BI.
Reflexión: Series parecen sencillas pero son el primer paso para manipular grandes volúmenes de datos en proyectos reales de analítica, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
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Siguiente paso en mi viaje: profundizar en Pandas DataFrame para unir varias Series, limpiar datos y preparar pipelines que integren aprendizaje automático, agentes IA y cuadros de mando en la nube con servicios cloud aws y azure.