Pandas Series es una array etiquetada unidimensional capaz de contener datos de cualquier tipo (enteros, strings, flotantes, objetos python, etc.). Las etiquetas no necesitan ser únicas, pero deben ser de tipo hashable.
Analicemos las diferentes formas de acceder a los elementos de la serie Pandas dada.
Primero crea una Serie Pandas.
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
ser = pd.Series(df['Name'])
ser.head(10)
# or simply df['Name'].head(10)
Salida: 
Ejemplo #1: Obtener el primer elemento de la serie
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
df['Name'].head(10)
# get the first element
ser[0]
Producción:
Ejemplo n.º 2: acceda a varios elementos proporcionando la posición del elemento
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
df['Name'].head(10)
# get multiple elements at given index
ser[[0, 3, 6, 9]]
Salida: 
Ejemplo n.º 3: acceda a los primeros 5 elementos de la serie
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
df['Name'].head(10)
# get first five names
ser[:5]
Salida: 
Ejemplo #4: Obtener los últimos 10 elementos en Serie
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
df['Name'].head(10)
# get last 10 names
ser[-10:]
Salida: 
Ejemplo n.º 5: acceda a varios elementos proporcionando la etiqueta del índice
# importing pandas module
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series(np.arange(3, 15), index = list("abcdefghijkl"))
ser[['a', 'd', 'g', 'l']]
Producción: