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@ -730,6 +730,59 @@ E 0.546581
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Name: Beta, dtype: float64
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Name: Beta, dtype: float64
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### Naming the series beforehand
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```python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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index = pd.Series(["A", "B", "C", "D", "E"])
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rng = np.random.default_rng()
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np_data_1 = rng.random((5))
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data_1 = pd.Series(np_data_1, index=index)
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np_data_2 = rng.random((5))
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data_2 = pd.Series(np_data_2, index=index)
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data_1.name = "Alpha"
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data_2.name = "Beta"
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data_3 = pd.concat([data_1, data_2], axis=1)
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print(data_3)
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print()
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print(data_3.Alpha)
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print()
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print(data_3["Alpha"])
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```
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Output
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```python
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Alpha Beta
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A 0.364595 0.975976
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B 0.087011 0.019219
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C 0.673742 0.668080
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D 0.416863 0.665931
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E 0.243193 0.221337
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A 0.364595
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B 0.087011
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C 0.673742
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D 0.416863
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E 0.243193
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Name: Alpha, dtype: float64
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A 0.364595
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B 0.087011
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C 0.673742
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D 0.416863
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E 0.243193
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Name: Alpha, dtype: float64
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```
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## Saving (pandas.DataFrame.to_pickle) / loading (pandas.read_pickle) data ‘natively’
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## Saving (pandas.DataFrame.to_pickle) / loading (pandas.read_pickle) data ‘natively’
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