<jupyter_start><jupyter_text>Seriler Pandas paketi seri (Series) ve veri çerçevesi (DataFrame) isimli iki veri yapısının üzerine kurulmuş. Bunlardan serileri tek boyutlu diziler gibi düşünebiliriz. Seri, etiketli verilerden oluşan tek boyutlu bir veri yapısıdır. Etiket değerlerine indeks denir. Verinin kendisi sayılar, dizeler ya da başka Python objelerinden oluşabilir.  Sözlük ile Oluşturma<jupyter_code>myDict = {'enes' : 21, 'kahraman' : 45, 'beril' : 19}
pd.Series(myDict)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Liste ile Oluşturma<jupyter_code>myAge = [21,45,19]
myName = ['enes', 'kahraman', 'beril']
pd.Series(myAge)
pd.Series(data=myAge, index=myName)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Numpy Array ile OLuşturma<jupyter_code>numpyArray = np.array([21,45,19])
pd.Series(numpyArray)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verinin Alınması<jupyter_code>series1 = pd.Series([10,20,30],['a','b','c'])
series2 = pd.Series([9,2,5],['a','b','c'])
series1['a']<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Operatör İşlemleri<jupyter_code># Concatinating işlemi içnde kullanlmaktadır.
series1 + series2
series1 - series2
series1 * series2
series1 / series2<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Not:** İndeksleri aynı olan değerleri işleme sokar, ancak birinde olan ama diğerinde olmayan indeksleri işleme sokmaz ve **Nan** değeri atar.<jupyter_code>pd.Series([10,20,30],['a','b','c']) + pd.Series([5,8,90],['r','b','v'])<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14246947082767977, 'fraction_numerical': 0.032564450474898234, 'mean_word_length': 9.460992907801419, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 25, '<?xml version=': 0, '>': 25, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '6', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '61838', 'license': 'CC0-1.0', 'n_tokens_mistral': 686, 'n_tokens_neox': 646, 'n_words': 108, 'path': 'pandas/1.0.series.ipynb', 'repo_name': 'enesonmez/data-science-tutorial-turkish', 'size': '1474'}