pandas.Series

class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

Одномерный массив ndarray с метками осей (включая временные ряды).

Метки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть любого хэшируемого типа. Объект поддерживает индексирование как по целым числам, так и по меткам, и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом. Статистические методы из ndarray переопределены для автоматического исключения пропущенных данных (в настоящее время представлены как NaN).

Операции между Series (+, -, /, , *) выравнивают значения на основе их связанных значений индекса — они не обязательно должны иметь одинаковую длину. Результирующий индекс будет отсортированным объединением двух индексов.

Параметры:

data : массив-подобный объект, словарь или скалярное значение Содержит данные, хранящиеся в Series index : массив-подобный объект или индекс (1d) Значения должны быть уникальными и хэшируемыми, иметь такую же длину, как данные. Объект Index (или другой итерируемый объект с такой же длиной, как данные) По умолчанию будет RangeIndex(len(data)), если не указано иное. Если используются и словарь, и последовательность индексов, индекс переопределит ключи, найденные в словаре. dtype : numpy.dtype или None Если None, тип данных будет определен автоматически copy : булево значение, по умолчанию False Копировать входные данные

Атрибуты

T	возвращает транспонированный вид, который по определению равен self
asobject	возвращает Series с объектами, содержащими упакованные значения
at	Быстрый скалярный доступ по меткам
axes	Возвращает список меток оси строк
base	возвращает базовый объект, если память подлежащих данных
blocks	Внутреннее свойство, синоним свойства as_blocks()
data	возвращает указатель на данные подлежащих данных
dtype	возвращает объект dtype подлежащих данных
dtypes	возвращает объект dtype подлежащих данных
empty	True, если NDFrame полностью пустой [нет элементов], означающее, что любая из осей имеет длину 0.
flags
ftype	возвращает, являются ли данные разреженными/плотные
ftypes	возвращает, являются ли данные разреженными/плотные
hasnans
iat	Быстрый скалярный доступ по целочисленной позиции.
iloc	Индексирование, основанное только на целых числах, для выбора по позиции.
imag
is_copy
is_time_series
is_unique	Возвращает булево значение, если значения в объекте уникальны
itemsize	возвращает размер типа данных элемента подлежащих данных
ix	Индексатор, в основном основанный на метках и позициях, с откатом к целочисленной позиции.
loc	Индексатор, основанный только на метках, для выбора по меткам.
name
nbytes	возвращает количество байтов в подлежащих данных
ndim	возвращает количество измерений подлежащих данных
real
shape	возвращает кортеж формы подлежащих данных
size	возвращает количество элементов в подлежащих данных
strides	возвращает шаги подлежащих данных
values	Возвращает Series как ndarray или подобный ndarray

Методы

abs()	Возвращает объект со значениями абсолютного значения — применимо только к объектам, которые являются чисто числовыми.
add(other[, level, fill_value, axis])	Сложение Series и other, поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Добавляет префиксную строку к именам элементов панели.
add_suffix(suffix)	Добавляет суффиксную строку к именам элементов панели.
align(other[, join, axis, level, copy, ...])	Выравнивание двух объектов по их осям.
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы на заданной оси равны True.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если любой элемент на заданной оси равен True.
append(to_append[, verify_integrity])	Конкатенация двух или более Series.
apply(func[, convert_dtype, args])	Вызов функции для значений Series.
argmax([axis, skipna])	Индекс первого вхождения максимального значения.
argmin([axis, skipna])	Индекс первого вхождения минимального значения.
argsort([axis, kind, order])	Переопределяет ndarray.argsort.
as_blocks([copy])	Преобразование фрейма в словарь типов dtype → Конструкторы, каждый из которых имеет однородный тип dtype.
as_matrix([columns])	Преобразование фрейма в его представление в виде массива NumPy.
asfreq(freq[, method, how, normalize])	Преобразование всех временных рядов в указанную частоту с использованием объектов DateOffset.
asof(where)	Возвращает последнее хорошее (не NaN) значение в Series, если значение NaN для запрошенной даты.
astype(dtype[, copy, raise_on_error])	Преобразование объекта в указанный тип NumPy.
at_time(time[, asof])	Выбор значений в определенное время суток (например,
autocorr([lag])	Автокорреляция с лагом N
between(left, right[, inclusive])	Возвращает булеву Series, эквивалентную left <= series <= right.
between_time(start_time, end_time[, ...])	Выбор значений между определенными временами суток (например, 9:00-9:30 утра).
bfill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для NDFrame.fillna(method=’bfill’)
bool()	Возвращает булевое значение одного элемента PandasObject.
cat	Псевдоним для CategoricalAccessor
clip([lower, upper, axis])	Обрезание значений по заданным порогам.
clip_lower(threshold[, axis])	Возвращает копию входных данных с усеченными значениями ниже заданного значения.
clip_upper(threshold[, axis])	Возвращает копию входных данных с усеченными значениями выше заданного значения.
combine(other, func[, fill_value])	Выполнение поэлементной бинарной операции над двумя Series с использованием заданной функции.
combine_first(other)	Объединение значений Series, выбирая сначала значения вызываемой Series.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает составной процент значений для заданной оси.
compress(condition, *args, **kwargs)	Возвращает выбранные срезы массива вдоль заданной оси в виде Series.
consolidate([inplace])	Вычисляет NDFrame с «консолидированными» внутренними данными (данные каждого типа данных сгруппированы вместе в одном массиве ndarray).
convert_objects([convert_dates, ...])	Устарело.
copy([deep])	Создает копию данных этого объекта.
corr(other[, method, min_periods])	Вычисление корреляции с other Series, исключая пропущенные значения.
count([level])	Возвращает количество наблюдений без NA/null в Series.
cov(other[, min_periods])	Вычисление ковариации с Series, исключая пропущенные значения.
cummax([axis, dtype, out, skipna])	Возвращает накопительное cummax по заданной оси.
cummin([axis, dtype, out, skipna])	Возвращает накопительное cummin по заданной оси.
cumprod([axis, dtype, out, skipna])	Возвращает накопительное cumprod по заданной оси.
cumsum([axis, dtype, out, skipna])	Возвращает накопительное cumsum по заданной оси.
describe([percentiles, include, exclude])	Генерирует различные сводные статистические данные, исключая NaN значения.
diff([periods])	Первое дискретное разностное значение объекта.
div(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series и other, поэлементно (бинарная операция truediv).
divide(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series и other, поэлементно (бинарная операция truediv).
dot(other)	Умножение матриц с DataFrame или внутреннее произведение с Series.
drop(labels[, axis, level, inplace, errors])	Возвращает новый объект с удаленными метками на заданной оси.
drop_duplicates(*args, **kwargs)	Возвращает Series с удаленными дубликатами значений.
dropna([axis, inplace])	Возвращает Series без значений null.

dt	псевдоним для CombinedDatetimelikeProperties
duplicated(*args, **kwargs)	Возвращает булевый ряд, обозначающий дублирующиеся значения
eq(other[, axis])
equals(other)	Определяет, содержат ли два объекта NDFrame одинаковые элементы.
ewm([com, span, halflife, alpha, ...])	Предоставляет экспоненциально взвешенные функции
expanding([min_periods, freq, center, axis])	Предоставляет расширяющие преобразования.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодировать объект как перечисляемый тип или категориальную переменную
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для NDFrame.fillna(method=’ffill’)
fillna([value, method, axis, inplace, ...])	Заполнить значения NA/NaN с помощью указанного метода
filter([items, like, regex, axis])	Ограничить ось информации набором элементов или символами подстановки
first(offset)	Удобный метод для подмножества начальных периодов временных рядов данных на основе временного смещения.
first_valid_index()	Возвращает метку для первого ненулевого значения
floordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление ряда и других элементов, поэлементно (бинарная операция floordiv).
from_array(arr[, index, name, dtype, copy, ...])
from_csv(path[, sep, parse_dates, header, ...])	Чтение файла CSV (НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ, пожалуйста, используйте pandas.read_csv() вместо этого).
ge(other[, axis])
get(key[, default])	Получить элемент из объекта для заданного ключа (столбец DataFrame, срез Panel и т. д.).
get_dtype_counts()	Возвращает количество типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts()	Возвращает количество типов ftypes в этом объекте.
get_value(label[, takeable])	Быстрое получение единственного значения по переданной метке индекса
get_values()	то же самое, что и values (но обрабатывает преобразования разреженности); это представление
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...])	Сгруппировать ряд с помощью отображения (словарь или функция ключа, применить заданную функцию к группе, вернуть результат как ряд) или по ряду столбцов.
gt(other[, axis])
head([n])	Возвращает первые n строк
hist([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ...])	Построение гистограммы входного ряда с использованием matplotlib
idxmax([axis, skipna])	Индекс первого вхождения максимального значения.
idxmin([axis, skipna])	Индекс первого вхождения минимального значения.
iget(i[, axis])	УСТАНОВЛЕНО.
iget_value(i[, axis])	УСТАНОВЛЕНО.
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...])	Интерполяция значений в соответствии с различными методами.
irow(i[, axis])	УСТАНОВЛЕНО.
isin(values)	Возвращает булевый Series показывающий, содержится ли каждый элемент в Series точно в переданной последовательности values.
isnull()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, являются ли значения нулевыми.
item()	возвращает первый элемент базовых данных как питон
iteritems()	Лениво итерировать по кортежам (индекс, значение)
iterkv(*args, **kwargs)	псевдоним iteritems, используемый для обхода 2to3. Устаревший
keys()	Псевдоним для индекса
kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещенное эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормали == 0,0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещенный эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормали == 0,0).
last(offset)	Удобный метод для подмножества конечных периодов временных рядов данных на основе временного смещения.
last_valid_index()	Возвращает метку для последнего ненулевого значения
le(other[, axis])
lt(other[, axis])
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси
map(arg[, na_action])	Картировать значения Series с помощью входной соответствия (которые могут быть
mask(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект той же формы, что и self, и чьи соответствующие записи взяты из self, где cond — False, а в противном случае — из other.
max([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает максимальное значение в объекте.
mean([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение значений для запрошенной оси
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений для запрошенной оси

memory_usage([index, deep])	Использование памяти Series
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает минимальное значение в объекте.
mod(other[, level, fill_value, axis])	Модуль Series и other, поэлементно (бинарный оператор mod).
mode()	Возвращает моду(и) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series и other, поэлементно (бинарный оператор mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series и other, поэлементно (бинарный оператор mul).
ne(other[, axis])
nlargest(*args, **kwargs)	Возвращает n наибольших элементов.
nonzero()	Возвращает индексы элементов, отличных от нуля
notnull()	Возвращает булевый объект того же размера, указывающий, являются ли значения не нулевыми.
nsmallest(*args, **kwargs)	Возвращает n наименьших элементов.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
order([na_last, ascending, kind, ...])	УСТЕРЕЖДЕННО: используйте Series.sort_values()
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение за заданное число периодов.
pipe(func, *args, **kwargs)	Применить func(self, *args, **kwargs)
plot	Псевдоним SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает элемент и удаляет его из фрейма.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Экспоненциальная степень Series и other, поэлементно (бинарный оператор pow).
prod([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение значений для запрошенной оси
product([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение значений для запрошенной оси
ptp([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает разницу между максимальным и минимальным значением в объекте.
put(*args, **kwargs)	Применяет метод put к своему атрибуту values, если он есть.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле, аналогично numpy.percentile.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение Series и other, поэлементно (бинарный оператор radd).
rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисление числовых рангов (от 1 до n) по оси.
ravel([order])	Возвращает уплощенные исходные данные как ndarray
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой Series и other, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
reindex([index])	Соответствие Series новому индексу с дополнительной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, где нет значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis])	для совместимости с более высокими размерностями
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	Возвращает объект с соответствующими индексами самому себе.
rename([index])	Изменение входных функций или функций осей.
rename_axis(mapper[, axis, copy, inplace])	Изменение индекса и/или столбцов с помощью входной функции или функций.
reorder_levels(order)	Переупорядочение уровней индексов с помощью входного порядка.
repeat(reps, *args, **kwargs)	Повторение элементов Series.
replace([to_replace, value, inplace, limit, ...])	Замена значений, указанных в ‘to_replace’, на ‘value’.
resample(rule[, how, axis, fill_method, ...])	Удобный метод для преобразования частоты и ресемплирования данных обычных временных рядов.
reset_index([level, drop, name, inplace])	Аналогично функции pandas.DataFrame.reset_index(), см. строку документации там.
reshape(*args, **kwargs)	Возвращает атрибут values self с формой args.
rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление Series и other, поэлементно (бинарный оператор rfloordiv).
rmod(other[, level, fill_value, axis])	Модуль Series и other, поэлементно (бинарный оператор rmod).
rmul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series и other, поэлементно (бинарный оператор rmul).
rolling(window[, min_periods, freq, center, ...])	Предоставляет скользящие преобразования.
round([decimals])	Округление каждого значения в Series до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, level, fill_value, axis])	Экспоненциальная степень Series и other, поэлементно (бинарный оператор rpow).
rsub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание Series и other, поэлементно (бинарный оператор rsub).
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой Series и other, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).

sample([n, frac, replace, weights, ...])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
searchsorted(v[, side, sorter])	Находит индексы, где элементы должны быть вставлены для сохранения порядка.
select(crit[, axis])	Возвращает данные, соответствующие меткам осей, которые соответствуют критериям
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещенную стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(axis, labels)	общедоступная версия присвоения осей
set_value(label, value[, takeable])	Быстрое задание одного значения по заданной метке.
shift([periods, freq, axis])	Смещение индекса на необходимое количество периодов с необязательной временной частотой
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещенное значение асимметрии по запрошенной оси
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort([axis, ascending, kind, na_position, ...])	УСТЕРЕЖЕННО: используйте Series.sort_values(inplace=True)() для INPLACE
sort_index([axis, level, ascending, ...])	Сортировка объекта по меткам (по оси)
sort_values([axis, ascending, inplace, ...])	Сортировка по значениям вдоль оси
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	Сортировка Series с MultiIndex по выбранному уровню.
squeeze(**kwargs)	Сжимание размерностей длины 1.
std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
str	псевдоним StringMethods
sub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого, поэлементно (бинарная операция sub).
subtract(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого, поэлементно (бинарная операция sub).
sum([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает сумму значений для запрошенной оси
swapaxes(axis1, axis2[, copy])	Перестановка осей и соответствующее переключение значений осей
swaplevel([i, j, copy])	Обмен уровнями i и j в MultiIndex
tail([n])	Возвращает последние n строк
take(indices[, axis, convert, is_copy])	возвращает Series, соответствующие запрошенным индексам
to_clipboard([excel, sep])	Попытка записи текстового представления объекта в буфер обмена системы. Это можно вставить, например, в Excel.
to_csv(path[, index, sep, na_rep, ...])	Запись Series в файл с разделителем запятыми (csv)
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного)
to_dict()	Преобразование Series в словарь {метка -> значение}
to_frame([name])	Преобразование Series в DataFrame
to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)	Активирует HDFStore.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, ...])	Преобразование объекта в JSON-строку.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	msgpack (сериализация) объекта в файл по пути
to_period([freq, copy])	Преобразование Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с желаемой
to_pickle(path)	Pickle (сериализация) объекта в файл по пути.
to_sparse([kind, fill_value])	Преобразование Series в SparseSeries
to_sql(name, con[, flavor, schema, ...])	Запись записей, хранящихся в DataFrame, в базу данных SQL.
to_string([buf, na_rep, float_format, ...])	Вывод строкового представления Series
to_timestamp([freq, how, copy])	Преобразование в datetimeindex из временных меток, в начале периода
to_xarray()	Возвращает объект xarray из pandas объекта.
tolist()	Преобразование Series в вложенный список
transpose(*args, **kwargs)	возвращает транспонирование, которое по определению равно self
truediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой ряда и другого, поэлементно (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Усекает отсортированный NDFrame до и/или после определенных дат.
tshift([periods, freq, axis])	Смещение временного индекса, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразование временной зоны осей, осознающих временную зону, в целевую временную зону.
tz_localize(*args, **kwargs)	Локализация tz-неявных временных рядов в целевую временную зону.
unique()	Возвращает массив уникальных значений в объекте.
unstack([level, fill_value])	Развертывание, т.е.
update(other)	Изменение Series на месте с использованием значений, не являющихся NaN, из переданного Series.
valid([inplace])

value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий подсчет уникальных значений.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещённую дисперсию по запрошенной оси.
view([dtype])
where(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект с такой же формой, как и self, значения которого соответствуют self, где cond истинно, а в противном случае - из other.
xs(key[, axis, level, copy, drop_level])	Возвращает поперечный срез (строку(и) или столбец(ы)) из Series/DataFrame.