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 индексацию как по целочисленным, так и по метковым значениям и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом. Статистические методы из ndarray были переопределены, чтобы автоматически исключать пропущенные данные (в настоящее время представлены как NaN).

Операции между Series (+, -, /, *, **) выравнивают значения на основе их связанных значений индекса — они не обязательно должны быть одинаковой длины. Результирующий индекс будет сортированным 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 хэшируемыми и иметь такую же длину, как и data. Разрешены не уникальные значения индекса. Будет по умолчанию RangeIndex(len(data)), если не указано. Если используется и словарь, и последовательность индексов, индекс перепишет ключи, найденные в словаре. dtype : numpy.dtype или None Если None, dtype будет выведен copy : boolean, по умолчанию False Копировать входные данные

Атрибуты

T	возвращает транспонированный объект, что по определению равно self
asobject	возвращает объект Series, который содержит 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, синонимичное свойству as_blocks()
data	возвращает указатель данных базовых данных
dtype	возвращает объект dtype базовых данных
dtypes	возвращает объект dtype базовых данных
empty
flags
ftype	возвращает, являются ли данные разреженными/плотными
ftypes	возвращает, являются ли данные разреженными/плотными
hasnans
iat	Быстрый скалярный аксессор по целочисленному местоположению.
iloc	Индексация, основанная исключительно на целочисленных позициях 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 первую очередь основанный на метках и местоположении, с резервным вариантом целочисленной позиции.
loc	Индексатор, в первую очередь основанный на метке и местоположении, 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 в виде ndarray или подобного ndarray

Методы

abs()	Возвращает объект с абсолютным значением — применим только к объектам, которые все являются числовыми.
add(other[, level, fill_value, axis])	Сложение рядов и других элементов попарно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Конкатенация префиксной строки с именами элементов панели.
add_suffix(suffix)	Конкатенация суффиксной строки с именами элементов панели.
agg(func[, axis])	Агрегирование с помощью вызываемой функции, строки, словаря или списка строк/вызываемых функций.
aggregate(func[, axis])	Агрегирование с помощью вызываемой функции, строки, словаря или списка строк/вызываемых функций.
align(other[, join, axis, level, copy, ...])	Выравнивание двух объектов по их осям с
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы истинны по запрошенной оси.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если хотя бы один элемент истинен по запрошенной оси.
append(to_append[, ignore_index, ...])	Конкатенация двух или более рядов.
apply(func[, convert_dtype, args])	Вызов функции для значений ряда.
argmax(*args, **kwargs)
argmin(*args, **kwargs)
argsort([axis, kind, order])	Переопределяет ndarray.argsort.
as_blocks([copy])	Преобразует таблицу в словарь типов dtype -> Типы конструкторов, каждый из которых имеет однородный тип.
as_matrix([columns])	Преобразует таблицу в её 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, errors])	Преобразование pandas объекта в указанный тип dtype.
at_time(time[, asof])	Выбор значений в определенное время суток (например,
autocorr([lag])	Автокорреляция с лагом N
between(left, right[, inclusive])	Возвращает булев ряд, эквивалентный left <= series <= right.
between_time(start_time, end_time[, ...])	Выбор значений между определенными временами суток (например, с 9:00 до 9:30 утра).
bfill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna(method='bfill')
bool()	Возвращает булевое значение для одного элемента PandasObject.
cat	псевдоним CategoricalAccessor
clip([lower, upper, axis, inplace])	Ограничение значений по пороговым значениям.
clip_lower(threshold[, axis, inplace])	Возвращает копию входных данных со значениями ниже заданного значения, усеченными.
clip_upper(threshold[, axis, inplace])	Возвращает копию входных данных со значениями выше заданного значения, усеченными.
combine(other, func[, fill_value])	Выполнение попарной бинарной операции над двумя рядами с использованием заданной функции.
combine_first(other)	Объединение значений Series, 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 Series.
consolidate([inplace])	УСТАРЕЛО: 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 Series.
cov(other[, min_periods])	Вычисление ковариации с рядом, исключая пропущенные значения.
cummax([axis, skipna])	Возвращает накопительный максимум по запрошенной оси.
cummin([axis, skipna])	Возвращает накопительный 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 обобщают центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения.
diff([periods])	Первое дискретное разность объекта
div(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой ряда и другого элемента попарно (бинарная операция truediv).
divide(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой ряда и другого элемента попарно (бинарная операция truediv).

dot(other)	Умножение матриц с DataFrame или внутреннее произведение с Series
drop([labels, axis, index, columns, level, ...])	Возвращает новый объект с удалёнными метками в запрошенной оси.
drop_duplicates([keep, inplace])	Возвращает Series с удалёнными дублирующимися значениями
dropna([axis, inplace])	Возвращает Series без нулевых значений
dt	Псевдоним для CombinedDatetimelikeProperties
duplicated([keep])	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 перечисляемый тип или категориальную переменную
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna(method='ffill')
fillna([value, method, axis, inplace, ...])	Заполнить 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 подмножества начальных периодов временных рядов данных на основе смещения даты.
first_valid_index()	Возвращает индекс первого ненулевого значения NA/null.
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 (УСТАРЕЛО, пожалуйста, 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])	Получение элемента 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 ftypes в этом объекте.
get_value(label[, takeable])	Быстрое получение единственного значения по указанной метке индекса
get_values()	то же самое, что и значения (но обрабатывает разреженность преобразований); является представлением
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...])	Группировка series с использованием отображения (словаря или функции ключа, применение заданной функции к группе, возвращает результат в виде series) или по серии столбцов.
gt(other[, level, fill_value, axis])	Больше series и other, поэлементно (бинарная операция gt).
head([n])	Возвращает первые n строк.
hist([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ...])	Построение гистограммы входной серии с помощью matplotlib
idxmax([axis, skipna])	Индекс метки первого появления максимума значений.
idxmin([axis, skipna])	Индекс метки первого появления минимума значений.
infer_objects()	Попытка улучшить типы данных для столбцов типа object.
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...])	Интерполяция значений в соответствии с разными методами.
isin(values)	Возвращает булеву Series, показывающую, содержится ли каждый элемент в Series точно в переданной последовательности values.
isna()	Возвращает булевый объект того же размера, указывающий, являются ли значения NA.
isnull()	Возвращает булевый объект того же размера, указывающий, являются ли значения NA.
item()	возвращает первый элемент базовых данных как питон
items()	Ленивое итерирование по кортежам (индекс, значение)
iteritems()	Ленивое итерирование по кортежам (индекс, значение)
keys()	Псевдоним для индекса
kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс (куртозис) по запрошенной оси, используя определение эксцесса (куртозис) Фишера (куртозис нормального распределения == 0.0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс (куртозис) по запрошенной оси, используя определение эксцесса (куртозис) Фишера (куртозис нормального распределения == 0.0).
last(offset)	Удобный метод для подмножества последних периодов временных рядов данных на основе смещения даты.
last_valid_index()	Возвращает индекс последнего ненулевого значения NA/null.
le(other[, level, fill_value, axis])	Меньше или равно series и other, поэлементно (бинарная операция le).

lt(other[, level, fill_value, axis])	Меньше, чем в рядах и других, поэлементно (бинарный оператор lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для указанной оси.
map(arg[, na_action])	Преобразует значения ряда с использованием соответствия входных данных (которое может быть
mask(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект той же формы, что и self, и чьи соответствующие записи взяты из self, где cond равно 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 указанной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений для указанной оси.
memory_usage([index, deep])	Использование памяти рядами.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает минимальное значение в объекте.
mod(other[, level, fill_value, axis])	Модуль рядов и других, поэлементно (бинарный оператор mod).
mode()	Возвращает моду(и) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение рядов и других, поэлементно (бинарный оператор mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Умножение рядов и других, поэлементно (бинарный оператор mul).
ne(other[, level, fill_value, axis])	Не равно рядов и других, поэлементно (бинарный оператор ne).
nlargest([n, keep])	Возвращает n наибольшие элементы.
nonzero()	Возвращает индексы элементов, отличных от нуля.
notna()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, не являются ли значения значениями NaN.
notnull()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, не являются ли значения значениями NaN.
nsmallest([n, keep])	Возвращает n наименьшие элементы.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение за заданное количество периодов.
pipe(func, *args, **kwargs)	Применяет func(self, *args, **kwargs)
plot	Псевдоним SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает элемент и удаляет его из фрейма.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Показательная степень рядов и других, поэлементно (бинарный оператор 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 значениями в объекте.
put(*args, **kwargs)	Применяет метод put к своему атрибуту values , если таковой имеется.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле, по аналогии с numpy.percentile.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение рядов и других, поэлементно (бинарный оператор radd).
rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисляет числовые ранги данных (от 1 до n) вдоль оси.
ravel([order])	Возвращает уплощенные исходные данные как ndarray.
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Плавучая деление рядов и других, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
reindex([index])	Согласует ряд с новым индексом с необязательной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, не имеющих значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis])	для совместимости с измерениями более высокого порядка
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	Возвращает объект с совпадающими индексами со мной.
rename([index])	Изменение меток индекса или имени Series
rename_axis(mapper[, axis, copy, inplace])	Изменение имени индекса или столбцов.
reorder_levels(order)	Переупорядочивание уровней индекса с использованием входного порядка.
repeat(repeats, *args, **kwargs)	Повторяет элементы 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)	Устарело с версии 0.19.0.

rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление Series и other по элементам (бинарная операция rfloordiv).
rmod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления Series и other по элементам (бинарная операция rmod).
rmul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series и other по элементам (бинарная операция rmul).
rolling(window[, min_periods, freq, center, ...])	Обеспечивает вычисления скользящего окна.
round([decimals])	Округляет каждое значение в Series до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, level, fill_value, axis])	Возведение в степень Series и other по элементам (бинарная операция rpow).
rsub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание Series и other по элементам (бинарная операция rsub).
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарная операция rtruediv).
sample([n, frac, replace, weights, ...])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
searchsorted(value[, side, sorter])	Находит индексы, где элементы должны быть вставлены для поддержания порядка.
select(crit[, axis])	Возвращает данные, соответствующие меткам осей, соответствующим критериям.
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(labels[, axis, inplace])	Присвоить желаемый индекс заданной оси.
set_value(label, value[, takeable])	Быстро задать единственное значение по заданной метке.
shift([periods, freq, axis])	Смещает индекс на нужное количество периодов с необязательной временной частотой.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённый коэффициент асимметрии по запрошенной оси.
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index([axis, level, ascending, ...])	Сортирует объект по меткам (по оси).
sort_values([axis, ascending, inplace, ...])	Сортирует по значениям по любой оси.
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	УСТЕРЕЖДЕН: используйте Series.sort_index()
squeeze([axis])	Сжимает 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 Series и other по элементам (бинарная операция sub).
subtract(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание Series и other по элементам (бинарная операция sub).
sum([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(axis1, axis2[, copy])	Меняет оси и соответствующим образом меняет значения осей.
swaplevel([i, j, copy])	Меняет уровни i и j в MultiIndex.
tail([n])	Возвращает последние n строк.
take(indices[, axis, convert, is_copy])	Возвращает элементы в заданных позиционных индексах вдоль оси.
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, ...])	Записывает Series в файл с разделителями (csv).
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного).
to_dict([into])	Преобразует Series в словарь {метка -> значение} или подобный объекту словарь.
to_excel(excel_writer[, sheet_name, na_rep, ...])	Записывает Series в лист Excel.
to_frame([name])	Преобразует Series в DataFrame.
to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)	Записывает содержащиеся данные в HDF5-файл с помощью HDFStore.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, ...])	Преобразует объект в строку JSON.
to_latex([buf, columns, col_space, header, ...])	Выводит объект в таблицу окружения tabular.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	msgpack (сериализовать) объект в входной файл path
to_period([freq, copy])	Преобразует Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с нужной
to_pickle(path[, compression, protocol])	Pickle (сериализовать) объект в входной файл path.
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 объекта pandas.
tolist()	Возвращает список значений.
transform(func, *args, **kwargs)	Вызов функции, создающей NDFrame с аналогичным индексом
transpose(*args, **kwargs)	Возвращает транспонированное значение, которое по определению равно self
truediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой серии и другого значения по элементам (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Обрезает отсортированный DataFrame/Series до и/или после определенного значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Смещает временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразовать временную зону оси, осознающую временную зону, в целевую временную зону.
tz_localize(tz[, axis, level, copy, ambiguous])	Локализация tz-неявной временной серии в целевую временную зону.
unique()	Возвращает уникальные значения в объекте.
unstack([level, fill_value])	Разворачивание, также известное как
update(other)	Изменение Series на месте с использованием значений без NaN из переданной Series.
valid([inplace])
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий подсчет уникальных значений.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещенную дисперсию по запрошенной оси.
view([dtype])
where(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект такой же формы, как self, чьи соответствующие записи берутся из self, где cond равно True, а в противном случае берутся из other.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечный срез (строка(и) или столбец(ы)) из Series/DataFrame.