pandas.Series

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

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

Метки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть любого хэшируемого типа. Объект поддерживает индексацию как по целочисленным значениям, так и по меткам и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом. Статистические методы из ndarray переопределены, чтобы автоматически исключать пропущенные данные (в настоящее время представлены как NaN).

Операции между Series (+, -, /, *, **) выравнивают значения на основе связанных значений индекса — они не обязательно должны иметь одинаковую длину. Результатом будет индекс, представляющий собой отсортированное объединение двух индексов.

Параметры:

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

Атрибуты

T	возвращает транспонированную матрицу, которая по определению равна self
asobject	возвращает Series типа object, содержащую упакованные значения
at	Быстрый скалярный аксессор на основе меток
axes	Возвращает список меток оси строк
base	возвращает базовый объект, если память базовых данных
blocks	Внутреннее свойство, синоним свойства as_blocks()
data	возвращает указатель на данные базовых данных
dtype	возвращает объект dtype базовых данных
dtypes	возвращает объект dtype базовых данных
empty	True, если NDFrame полностью пуст [нет элементов], то есть любая из осей имеет длину 0.
flags
ftype	возвращает, если данные разреженные|плотные
ftypes	возвращает, если данные разреженные|плотные
hasnans
iat	Быстрый скалярный аксессор по целочисленной позиции.
iloc	Индексация, основанная исключительно на целочисленных позициях, для выбора по позиции.
imag
is_copy
is_monotonic	Возвращает boolean, если значения в объекте являются
is_monotonic_decreasing	Возвращает boolean, если значения в объекте являются
is_monotonic_increasing	Возвращает boolean, если значения в объекте являются
is_time_series
is_unique	Возвращает boolean, если значения в объекте уникальны
itemsize	возвращает размер типа данных элемента базовых данных
ix	Индексатор, в основном основанный на метках и позициях, с резервным использованием целочисленных позиций.
loc	Индексатор, основанный исключительно на метках, для выбора по меткам.
name
nbytes	возвращает количество байтов в базовых данных
ndim	возвращает количество измерений базовых данных,
real
shape	возвращает кортеж формы базовых данных
size	возвращает количество элементов в базовых данных
strides	возвращает шаги базовых данных
values	Возвращает Series как ndarray или подобный ndarray

Методы

abs()	Возвращает объект с абсолютными значениями – применяется только к объектам, которые все числовые.
add(other[, level, fill_value, axis])	Сложение рядов и других, поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Соединение префиксной строки с именами элементов панели.
add_suffix(suffix)	Соединение суффиксной строки с именами элементов панели.
align(other[, join, axis, level, copy, ...])	Выравнивание двух объектов по их осям с помощью
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает значение True, если все элементы по заданной оси равны True.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает значение True, если хотя бы один элемент по заданной оси равен True.
append(to_append[, ignore_index, ...])	Объединение двух или более рядов.
apply(func[, convert_dtype, args])	Вызов функции для значений ряда.
argmax([axis, skipna])	Индекс первого вхождения максимального значения.
argmin([axis, skipna])	Индекс первого вхождения минимального значения.
argsort([axis, kind, order])	Заменяет ndarray.argsort.
as_blocks([copy])	Преобразование фрейма в словарь типов dtype -> Конструктор, каждый из которых имеет однородный тип.
as_matrix([columns])	Преобразование фрейма в его представление в виде массива NumPy.
asfreq(freq[, method, how, normalize])	Преобразование временного ряда в заданную частоту.
asof(where[, subset])	Берется последняя строка без каких-либо NaN (или последняя строка без
astype(dtype[, copy, raise_on_error])	Приведение объекта к вводимому типу numpy.dtype.
at_time(time[, asof])	Выбор значений в определенное время суток (например,
autocorr([lag])	Автокорреляция с лагом N.
between(left, right[, inclusive])	Возвращает булевый ряд, эквивалентный 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 для одного элемента PandasObject.
cat	псевдоним CategoricalAccessor
clip([lower, upper, axis])	Обрезание значений по входным 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 рядами с помощью заданной функции
combine_first(other)	Объединение значений рядов, выбирая сначала значения вызываемого ряда.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает составной процент значений для заданной оси.
compress(condition, \*args, \*\*kwargs)	Возвращает выбранные срезы массива по заданной оси в виде ряда.
consolidate([inplace])	Вычисление NDFrame с «консолидированными» внутренними данными (данные каждого типа данных сгруппированы вместе в одном ndarray).
convert_objects([convert_dates, ...])	Устарело.
copy([deep])	Создает копию данных этого объекта.
corr(other[, method, min_periods])	Вычисление корреляции с other рядом, исключая пропущенные значения.
count([level])	Возвращает количество наблюдений без NA/null в ряде.
cov(other[, min_periods])	Вычисление ковариации с рядом, исключая пропущенные значения.
cummax([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный максимум по заданной оси.
cummin([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный минимум по заданной оси.
cumprod([axis, skipna])	Возвращает кумулятивное произведение по заданной оси.
cumsum([axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по заданной оси.
describe([percentiles, include, exclude])	Генерирует различные сводные статистические данные, исключая NaN значения.
diff([periods])	Первое дискретное различие объекта.
div(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой ряда и других, поэлементно (бинарная операция truediv).
divide(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой ряда и других, поэлементно (бинарная операция truediv).
dot(other)	Матричное умножение с DataFrame или скалярное произведение с рядом.
drop(labels[, axis, level, inplace, errors])	Возвращает новый объект с удаленными метками в запрошенной оси.
drop_duplicates(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает ряд с удаленными дублирующимися значениями.

dropna([axis, inplace])	Возвращает Series без нулевых значений
dt	псевдоним для CombinedDatetimelikeProperties
duplicated(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает булеву Series, обозначающую дублирующиеся значения
eq(other[, level, fill_value, axis])	Равно series и other, поэлементно (бинарная операция eq).
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 перечислимый тип или категориальную переменную
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для NDFrame.fillna(method=’ffill’)
fillna([value, method, axis, inplace, ...])	Заполнить пропущенные значения (NA/NaN) с использованием указанного метода
filter([items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов DataFrame в соответствии с метками в указанном индексе.
first(offset)	Удобный метод для подмножества начальных периодов временных рядов на основе смещения даты.
first_valid_index()	Возвращает метку для первого не-NA/нулевого значения
floordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление series и other, поэлементно (бинарная операция floordiv).
from_array(arr[, index, name, dtype, copy, ...])
from_csv(path[, sep, parse_dates, header, ...])	Чтение CSV-файла (НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ, используйте pandas.read_csv() вместо этого).
ge(other[, level, fill_value, axis])	Больше или равно series и other, поэлементно (бинарная операция ge).
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])	Быстро получить единственное значение по переданной метке индекса
get_values()	то же, что и values (но обрабатывает разреженность преобразований); является представлением
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...])	Группировка Series с помощью отображения (словарь или функция ключа, применение данной функции к группе, возврат результата как Series) или по серии столбцов.
gt(other[, level, fill_value, axis])	Больше, чем series и other, поэлементно (бинарная операция gt).
head([n])	Возвращает первые n строк
hist([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ...])	Построение гистограммы входной Series с использованием matplotlib
idxmax([axis, skipna])	Индекс первого появления максимума значений.
idxmin([axis, skipna])	Индекс первого появления минимума значений.
iget(i[, axis])	УСТЕРЕЖДЕН.
iget_value(i[, axis])	УСТЕРЕЖДЕН.
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...])	Интерполяция значений в соответствии с различными методами.
irow(i[, axis])	УСТЕРЕЖДЕН.
isin(values)	Возвращает булеву Series показывающую, 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 python
iteritems()	Лениво итерировать по кортежам (индекс, значение)
iterkv(\*args, \*\*kwargs)	псевдоним iteritems, используемый для обхода 2to3. Устарел
keys()	Псевдоним для индекса
kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормального == 0,0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормального == 0,0).
last(offset)	Удобный метод для подмножества конечных периодов временных рядов на основе смещения даты.
last_valid_index()	Возвращает метку для последнего не-NA/нулевого значения
le(other[, level, fill_value, axis])	Меньше или равно series и other, поэлементно (бинарная операция le).
lt(other[, level, fill_value, axis])	Меньше series и other, поэлементно (бинарная операция lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси
map(arg[, na_action])	Отобразить значения Series с использованием входного соответствия (которое может быть

mask(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект той же формы, что и self, элементы которого берутся из self, где cond ложно, 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 указанной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений для указанной 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])	Остаток от деления Series на other, поэлементно (бинарная операция mod).
mode()	Возвращает моду(ы) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series на other, поэлементно (бинарная операция mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series на other, поэлементно (бинарная операция mul).
ne(other[, level, fill_value, axis])	Не равно Series и other, поэлементно (бинарная операция ne).
nlargest(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает n наибольших элементов.
nonzero()	Возвращает индексы элементов, отличных от нуля.
notnull()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, не являются ли значения нулевыми.
nsmallest(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает n наименьших элементов.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
order([na_last, ascending, kind, ...])	УСТЕРЕЖЕН: используйте Series.sort_values()
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение за заданное количество периодов.
pipe(func, \*args, \*\*kwargs)	Применяет func(self, *args, **kwargs)
plot	Псевдоним для SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает элемент и удаляет его из кадра.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Возведение в степень Series и other, поэлементно (бинарная операция pow).
prod([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение значений для указанной оси.
product([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение значений для указанной оси.
ptp([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает разницу между максимальным и минимальным значением в объекте.
put(\*args, \*\*kwargs)	Применяет метод put к атрибуту values объекта, если таковой имеется.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле, как в numpy.percentile.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение Series и other, поэлементно (бинарная операция radd).
rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисление рангов числовых данных (от 1 до n) вдоль оси.
ravel([order])	Возвращает уплощенные исходные данные в виде массива ndarray.
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series на other, поэлементно (бинарная операция rtruediv).
reindex([index])	Приведение Series к новому индексу с опциональной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, где в предыдущем индексе нет значения.
reindex_axis(labels[, axis])	для совместимости с более высокими измерениями
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	Возвращает объект с совпадающими индексами с объектом.
rename([index])	Изменение осей входной функцией или функциями.
rename_axis(mapper[, axis, copy, inplace])	Изменение индексов и/или столбцов с помощью входной функции или функций.
reorder_levels(order)	Переупорядочивание уровней индекса 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 временных рядов.
reset_index([level, drop, name, inplace])	Аналогично функции pandas.DataFrame.reset_index(), см. строку документации там.
reshape(\*args, \*\*kwargs)	УСТЕРЕЖЕН: вызов этого метода в будущем приведет к ошибке.
rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление Series на other, поэлементно (бинарная операция rfloordiv).
rmod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления Series на other, поэлементно (бинарная операция rmod).

rmul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция rmul).
rolling(window[, min_periods, freq, center, ...])	Предоставляет вычисления скользящего окна.
round([decimals])	Округляет каждое значение в ряде до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, level, fill_value, axis])	Возведение в степень ряда и другого, по элементам (бинарная операция rpow).
rsub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого, по элементам (бинарная операция rsub).
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой ряда и другого, по элементам (бинарная операция 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, соответствующим критериям
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(axis, labels)	общедоступная версия присвоения оси
set_value(label, value[, takeable])	Быстрое задание отдельного значения по указанной метке.
shift([periods, freq, axis])	Сдвигает индекс на нужное количество периодов с необязательной временной частотой.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённое отклонение по запрошенной оси.
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort([axis, ascending, kind, na_position, ...])	УСТАРЕЛО: используйте Series.sort_values(inplace=True)() для РАБОТЫ НА МЕСТЕ
sort_index([axis, level, ascending, ...])	Сортировка объекта по меткам (по оси)
sort_values([axis, ascending, inplace, ...])	Сортировка по значениям по любой оси.
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	Сортировка Series с MultiIndex по выбранному уровню.
squeeze(\*\*kwargs)	Сжать размерность 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, по элементам (бинарная операция sub).
subtract(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого, по элементам (бинарная операция sub).
sum([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(axis1, axis2[, copy])	Меняет местами оси и соответствующим образом меняет местами значения осей.
swaplevel([i, j, copy])	Меняет местами уровни 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 в Excel, например.
to_csv([path, index, sep, na_rep, ...])	Запись Series в файл с разделителями (csv).
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного).
to_dict()	Преобразовать Series в словарь {метка -> значение}.
to_frame([name])	Преобразовать Series в DataFrame.
to_hdf(path_or_buf, key, \*\*kwargs)	Записать содержащиеся данные в файл HDF5 с использованием HDFStore.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, ...])	Преобразовать объект в строку JSON.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	Преобразовать объект msgpack (сериализация) в файл по указанному пути.
to_period([freq, copy])	Преобразовать Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с нужной
to_pickle(path)	Сериализовать (сохранить) объект в файл по указанному пути.
to_sparse([kind, fill_value])	Преобразовать Series в SparseSeries.
to_sql(name, con[, flavor, schema, ...])	Записать записи, хранящиеся в DataFrame, в базу данных SQL.
to_string([buf, na_rep, float_format, ...])	Отобразить строковое представление Series.
to_timestamp([freq, how, copy])	Преобразование в datetimeindex временных меток, в начале периода.
to_xarray()	Возвращает объект xarray из pandas объекта.
tolist()	Преобразовать Series в вложенный список.
transpose(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает транспонирование, которое по определению равно самому себе.
truediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой ряда и другого, по элементам (бинарная операция truediv).

truncate([before, after, axis, copy])	Обрезает отсортированный NDFrame до и/или после определённого значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Сдвигает временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразует ось с часовыми поясами в целевой часовой пояс.
tz_localize(\*args, \*\*kwargs)	Локализует временной ряд без часового пояса в целевой часовой пояс.
unique()	Возвращает массив NumPy уникальных значений в объекте.
unstack([level, fill_value])	Преобразует в «развёрнутый» вид, также известное как...
update(other)	Изменяет Series на месте, используя значения из переданного Series, которые не равны NaN.
valid([inplace])
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий подсчеты уникальных значений.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещенную дисперсию по указанной оси.
view([dtype])
where(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект той же формы, что и self, где соответствующие записи взяты из self, если cond истинно, а в противном случае из other.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечный срез (строку(и) или столбец(ы)) из Series/DataFrame.