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 хэшируемого типа. Объект поддерживает индексирование как по целочисленным значениям, 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 представленных как NaN).

Операции между Series (+, -, /, *, **) выравнивают значения на основе связанных значений индекса — они не 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 Index (1d) Значения должны быть хэшируемыми и иметь ту же длину, что и data. Разрешаются не уникальные значения индекса. По умолчанию будет использоваться RangeIndex(len(data)), если не указано иное. Если используются как словарь, так и последовательность индексов, индекс переопределит 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 транспонирование, которое по определению равно self
asobject	возвращает Series объекта, содержащего упакованные значения
at	Быстрый скалярный аксессор на основе меток
axes	Возвращает список меток оси строк
base	возвращает базовый объект, если память для хранения данных расположена в нём
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
flags
ftype	возвращает, являются ли данные разреженными или плотно упакованными
ftypes	возвращает, являются ли данные разреженными или плотно упакованными
hasnans
iat	Быстрый скалярный аксессор по целочисленному расположению.
iloc	Индексация, основанная только на целочисленном расположении, для выбора по позиции.
imag
is_copy
is_monotonic	Возвращает булево значение, если значения в объекте являются
is_monotonic_decreasing	Возвращает булево значение, если значения в объекте являются
is_monotonic_increasing	Возвращает булево значение, если значения в объекте являются
is_unique	Возвращает булево значение, если значения в объекте уникальны
itemsize	возвращает размер типа данных элемента базовых данных
ix	Индексатор, в основном основанный на метке/позиции, с возможностью использования целочисленной позиции по умолчанию.
loc	Индексатор, основанный только на метке/позиции, для выбора по метке.
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 ndarray-подобный объект

Методы

abs()	Возвращает объект с абсолютным значением — применима только к объектам, все элементы которых являются числовыми.
add(other[, level, fill_value, axis])	Сложение рядов и других элементов попарно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Добавление префикса к именам элементов панели.
add_suffix(suffix)	Добавление суффикса к именам элементов панели.
agg(func[, axis])	Агрегирование с помощью вызова, строки, словаря или списка строк/вызовов
aggregate(func[, axis])	Агрегирование с помощью вызова, строки, словаря или списка строк/вызовов
align(other[, join, axis, level, copy, ...])	Выравнивание двух объектов по их осям с помощью
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы по указанной оси равны True
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если хотя бы один элемент по указанной оси равен True
append(to_append[, ignore_index, ...])	Конкатенация 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])	Переопределяет ndarray.argsort.
as_blocks([copy])	Преобразует фрейм в словарь типов dtype -> Конструкторы, каждый из которых имеет однородный тип dtype.
as_matrix([columns])	Преобразует фрейм 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 NaN (или последняя строка без
astype(dtype[, copy, errors])	Преобразование объекта к указанному 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 DataFrame.fillna(method='bfill')
bool()	Возвращает логическое значение одного элемента PandasObject.
cat	Псевдоним для CategoricalAccessor
clip([lower, upper, axis])	Ограничение значений по входным порогам.
clip_lower(threshold[, axis])	Возвращает копию входных данных со значениями, меньшими заданного значения(й), усеченными.
clip_upper(threshold[, axis])	Возвращает копию входных данных со значениями, большими заданного значения(й), усеченными.
combine(other, func[, fill_value])	Выполнение бинарной операции по элементам двух рядов с использованием заданной функции
combine_first(other)	Объединение значений рядов, выбирая значения вызывающего ряда в первую очередь.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает совокупный процент значений для запрошенной оси
compress(condition, *args, **kwargs)	Возвращает выбранные срезы массива по заданной оси в виде ряда
consolidate([inplace])	УСТЕРЕЖДАЕТСЯ: consolidate будет только внутренней реализацией.
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 накопительное максимум по запрошенной оси.
cummin([axis, skipna])	Возвращает накопительное минимум по запрошенной оси.
cumprod([axis, skipna])	Возвращает накопительное произведение по запрошенной оси.
cumsum([axis, skipna])	Возвращает накопительную сумму по запрошенной оси.
describe([percentiles, include, exclude])	Генерирует описательные статистики, которые суммируют центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения.
diff([periods])	Первое дискретное различие объекта
div(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой ряда и других элементов попарно (бинарная операция truediv).
divide(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой ряда и других элементов попарно (бинарная операция truediv).

dot(other)	Матричное умножение с DataFrame или скалярное произведение с Series
drop(labels[, axis, level, inplace, errors])	Возвращает новый объект с удалёнными метками в указанной оси.
drop_duplicates([keep, inplace])	Возвращает Series с удалёнными дубликатами.
dropna([axis, inplace])	Возвращает Series без нулевых значений.
dt	Псевдоним для CombinedDatetimelikeProperties
duplicated([keep])	Возвращает булеву Series, указывающую на дубликаты значений.
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, ...])	Обеспечивает экспоненциально взвешенные функции.
expanding([min_periods, freq, center, axis])	Обеспечивает расширяющие преобразования.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную.
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna(method='ffill')
fillna([value, method, axis, inplace, ...])	Заполняет пропущенные значения (NA/NaN) указанным методом.
filter([items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов DataFrame в соответствии с метками в указанном индексе.
first(offset)	Удобный метод для выделения начальных периодов временных рядов на основе временного смещения.
first_valid_index()	Возвращает метку для первого ненулевого 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 данных в этом объекте.
get_value(label[, takeable])	Быстрый доступ к одному значению по указанной метке индекса.
get_values()	то же самое, что и values (но обрабатывает разреженность преобразований); является представлением.
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...])	Группировка Series с использованием отображения (словарь или функция ключа, применение заданной 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 входного Series с использованием matplotlib.
idxmax([axis, skipna])	Индекс первого вхождения максимального значения.
idxmin([axis, skipna])	Индекс первого вхождения минимального значения.
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...])	Интерполяция значений по разным методам.
isin(values)	Возвращает булеву Series, показывающую, содержится ли каждый элемент в Series ровно в переданной последовательности values.
isnull()	Возвращает булев объект той же размерности, указывающий, являются ли значения нулевыми.
item()	возвращает первый элемент базовых данных как питон
items()	Ленивая итерация по кортежам (индекс, значение)
iteritems()	Ленивая итерация по кортежам (индекс, значение)
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 выделения конечных периодов временных рядов на основе временного смещения.
last_valid_index()	Возвращает метку для последнего ненулевого значения.
le(other[, level, fill_value, axis])	Меньше или равно series и other, поэлементно (бинарная операция le).
lt(other[, level, fill_value, axis])	Меньше, чем series и other, поэлементно (бинарная операция lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси.

map(arg[, na_action])	Преобразование значений Series с помощью входного соответствия (которое может быть
mask(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект той же формы, что и self, значения соответствующих элементов которого взяты из self, где cond равно False, а в противном случае из other.
max([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает максимальное значение среди элементов объекта.
mean([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение элементов по указанной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медианное значение элементов по указанной оси.
memory_usage([index, deep])	Объём памяти, занимаемый Series.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает минимальное значение среди элементов объекта.
mod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления Series на other (бинарная операция mod).
mode()	Возвращает моду(и) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Произведение Series и other (бинарная операция mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Произведение Series и other (бинарная операция mul).
ne(other[, level, fill_value, axis])	Неравенство Series и other (бинарная операция ne).
nlargest([n, keep])	Возвращает n наибольших элементов.
nonzero()	Возвращает индексы ненулевых элементов.
notnull()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, не являются ли значения нулевыми.
nsmallest([n, keep])	Возвращает n наименьших элементов.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение за заданное число периодов.
pipe(func, *args, **kwargs)	Применяет func(self, *args, **kwargs)
plot	Псевдоним SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает и удаляет элемент из Series.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Возведение в степень Series и other (бинарная операция pow).
prod([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение элементов по указанной оси.
product([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение элементов по указанной оси.
ptp([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает разницу между максимальным и минимальным значениями в объекте.
put(*args, **kwargs)	Применяет метод put к атрибуту values, если он существует.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле, аналогично numpy.percentile.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение Series и other (бинарная операция radd).
rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисляет ранги числовых данных (от 1 до n) по оси.
ravel([order])	Возвращает уплощенные данные в виде ndarray.
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой Series и other (бинарная операция rtruediv).
reindex([index])	Приводит Series к новому индексу с необязательной обработкой заполнения, размещая NA/NaN в позициях, не имеющих значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis])	для совместимости с многомерными объектами
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	Возвращает объект с совпадающими индексами с текущим объектом.
rename([index])	Изменение осей с помощью входной функции или функций.
rename_axis(mapper[, axis, copy, inplace])	Изменение индексов и/или столбцов с помощью входной функции или функций.
reorder_levels(order)	Переупорядочивает уровни индекса в соответствии с указанным порядком.
repeat(repeats, *args, **kwargs)	Повторяет элементы Series.
replace([to_replace, value, inplace, limit, ...])	Заменяет значения, заданные 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)	УСТАРЕВШИЙ метод: вызов этого метода в будущем приведет к ошибке.
rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление Series на other (бинарная операция rfloordiv).
rmod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления Series на other (бинарная операция rmod).
rmul(other[, level, fill_value, axis])	Произведение Series и other (бинарная операция rmul).

rolling(window[, min_periods, freq, center, ...])	Предоставляет вычисления с использованием скользящего окна.
round([decimals])	Округляет каждое значение в Series до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, level, fill_value, axis])	Возведение в степень ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция rpow).
rsub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция rsub).
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция rtruediv).
sample([n, frac, replace, weights, ...])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
searchsorted(value[, side, sorter])	Находит индексы, куда следует вставить элементы для сохранения порядка.
select(crit[, axis])	Возвращает данные, соответствующие меткам оси, которые соответствуют критериям.
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещенную стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(axis, labels)	публичная версия присваивания оси
set_value(label, value[, takeable])	Быстрое задание одного значения по указанной метке.
shift([periods, freq, axis])	Сдвиг индекса на нужное количество периодов с необязательной временной частотой.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещенное значение асимметрии по запрошенной оси.
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index([axis, level, ascending, ...])	Сортировка объекта по меткам (по оси)
sort_values([axis, ascending, inplace, ...])	Сортировка по значениям по оси
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	УСТАРЕЛО: используйте Series.sort_index()
squeeze([axis])	Сжатие размерностей длиной 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 элемента по элементу (бинарная операция sub).
subtract(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция sub).
sum([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(axis1, axis2[, copy])	Перестановка осей и соответствующий обмен значениями осей.
swaplevel([i, j, copy])	Перестановка уровней i и j в MultiIndex.
tail([n])	Возвращает последние n строк.
take(indices[, axis, convert, is_copy])	Возвращает Series, соответствующую 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()	Возвращение плотной (в отличие от разреженной) представления NDFrame.
to_dict()	Преобразование Series в словарь {метка -> значение}.
to_excel(excel_writer[, sheet_name, na_rep, ...])	Запись Series в лист Excel.
to_frame([name])	Преобразование Series в DataFrame.
to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)	Запись содержащихся данных в HDF5-файл с помощью HDFStore.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, ...])	Преобразование объекта в JSON-строку.
to_latex([buf, columns, col_space, header, ...])	Вывод объекта в табличную среду.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	msgpack (сериализация) объекта в файл по указанному пути.
to_period([freq, copy])	Преобразование Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с желаемой
to_pickle(path[, compression])	Pickle (сериализация) объекта в файл по указанному 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 к datetimeindex временных меток, в начале периода.
to_xarray()	Возвращение объекта xarray из объекта pandas.
tolist()	Преобразование Series в вложенный список.
transform(func, *args, **kwargs)	Вызов функции, создающей NDFrame с аналогичным индексом.
transpose(*args, **kwargs)	Возвращает транспонирование, которое по определению равно self.

truediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой серии и другого элемента по элементу (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Обрезает отсортированный NDFrame до и/или после некоторого значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Сдвигает временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразует ось с tz-осознанием в целевую временную зону.
tz_localize(tz[, axis, level, copy, ambiguous])	Локализация tz-неосознанного TimeSeries в целевую временную зону.
unique()	Возвращает уникальные значения в объекте.
unstack([level, fill_value])	Распаковывает, также известен как
update(other)	Изменяет Series на месте, используя значения, отличные от NaN, из переданной Series.
valid([inplace])
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий количество 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 той же формы, что и self, чьи соответствующие элементы берутся из self, где cond истинно, а в противном случае — из other.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечный срез (строка(и) или столбец(цы)) из Series/DataFrame.