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 необязательно 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, чтобы автоматически исключать пропущенные данные (в настоящее время представлены как NaN).

Операции между Series (+, -, /, *, **) выравнивают значения на основе соответствующих им значений индекса — они необязательно должны быть одинаковой длины. Индекс результата 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 хэшируемыми и иметь такую же длину, как data. Разрешаются не уникальные значения индекса. По умолчанию будет использоваться 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 : логическое значение, по умолчанию False Копировать входные данные

Атрибуты

T	возвращает транспонированный объект, который по определению равен self
asobject	возвращает Series объекта, содержащего упакованные значения
at	Быстрый скалярный доступ по метке
axes	Возвращает список меток оси строк
base	возвращает базовый объект, если память подлежащих данных
blocks	Внутреннее свойство, синоним свойства для 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/плотными
ftypes	возвращает, являются ли данные разреженными/плотными
hasnans
iat	Быстрый скалярный доступ по целочисленной позиции.
iloc	Индексирование по чисто целочисленным позициям для выбора по позиции.
imag
is_copy
is_monotonic	Возвращает булево значение, если значения в объекте
is_monotonic_decreasing	Возвращает булево значение, если значения в объекте
is_monotonic_increasing	Возвращает булево значение, если значения в объекте
is_unique	Возвращает булево значение, если значения в объекте уникальны
itemsize	возвращает размер типа данных элемента базовых данных
ix	Индексатор, преимущественно основанный на метке/позиции, с падением на целочисленную позицию.
loc	Индексатор, основанный только на метках для выбора по метке.
name
nbytes	возвращает количество байт в базовых данных
ndim	возвращает количество измерений базовых данных,
real
shape	возвращает кортеж из формы базовых данных
size	возвращает количество элементов в базовых данных
strides	возвращает шаги базовых данных
values	Возвращает Series как массив ndarray или подобный массив

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 серии и другом, поэлементно (бинарный оператор lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси.
map(arg[, na_action])	Картирование значений Series 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 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 запрошенной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений для запрошенной оси.
memory_usage([index, deep])	Использование памяти в Series.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает минимальное значение в объекте.
mod(other[, level, fill_value, axis])	Модуль серии и другого, поэлементно (бинарный оператор mod).
mode()	Возвращает моду (моды) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение серии и другого, поэлементно (бинарный оператор mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Умножение серии и другого, поэлементно (бинарный оператор mul).
ne(other[, level, fill_value, axis])	Не равно серии и другому, поэлементно (бинарный оператор ne).
nlargest([n, keep])	Возвращает наибольшие n элементы.
nonzero()	Возвращает индексы элементов, отличных от нуля.
notna()	Возвращает булевый объект того же размера, указывающий, если значения не являются значениями NULL.
notnull()	Возвращает булевый объект того же размера, указывающий, если значения не являются значениями NULL.
nsmallest([n, keep])	Возвращает наименьшие n 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)	Применить func(self, *args, **kwargs)
plot	Псевдоним SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает элемент и удаляет его из кадра.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Экспоненциальная степень серии и другого, 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 атрибуту values , если он есть.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле, как в numpy.percentile.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение серии и другого, поэлементно (бинарный оператор radd).
rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисление рангов числовых данных (от 1 до n) вдоль оси.
ravel([order])	Возвращает сглаженные основополагающие данные как ndarray.
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Переходное деление серии и другого, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
reindex([index])	Приведение Series к новому индексу с необязательной логикой заполнения, размещение NA/NaN в местах, где нет значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis])	для совместимости с более высокими измерениями
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	Возвращает объект с соответствующими индексами для себя.
rename([index])	Изменение меток индекса Series или имени.
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)	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)	Устарело начиная 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])	Округление каждого значения 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])	Нахождение индексов, куда необходимо вставить элементы для сохранения порядка.
select(crit[, axis])	Возвращает данные, соответствующие меткам оси, соответствующим критериям
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещенную стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(labels[, axis, inplace])	Назначение желаемого индекса данной оси
set_value(label, value[, takeable])	Быстрое задание единственного значения по переданной метке.
shift([periods, freq, axis])	Сдвиг индекса на нужное количество периодов с необязательной временной частотой
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещенный эксцесс 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 любой оси
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	УСТЕРЕЖДАЕТСЯ: 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 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 местами оси и соответствующим образом меняет 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 элементы по заданным позиционным индексам 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, ...])	Запись Series в файл с разделителями (csv).
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного).
to_dict([into])	Преобразование Series в словарь {метка -> значение} или подобный объекту словарь.
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 файл HDF5 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 таблицы.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	msgpack (сериализация) объекта в файл по пути
to_period([freq, copy])	Преобразование Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с желаемым
to_pickle(path[, compression, protocol])	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 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.