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 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 значений индекса — они не обязательно должны иметь одинаковую длину. Результирующий индекс будет отсортированным объединением двух индексов.

Параметры:

data : массив, словарь или скалярное значение Содержит данные, хранящиеся в Series Изменено в версии 0.23.0: Если данные — это словарь, порядок аргументов сохраняется для Python 3.6 и более поздних версий. index : массив или индекс (1d) Значения должны быть хэшируемыми и иметь такую же длину, как data. Разрешены не уникальные значения индекса. По умолчанию используется RangeIndex (0, 1, 2, ..., n), 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 объекта, содержащие упакованные значения.
at	Доступ к одному значению для пары меток строки/столбца.
axes	Возвращает список меток оси строк
base	возвращает базовый объект, если память для базовых данных разделена
blocks	(УСТАРЕЛО) 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
flags
ftype	возвращает, являются ли данные разреженными или плоскими
ftypes	возвращает, являются ли данные разреженными или плоскими
hasnans	возвращает, есть ли в данных NaN; позволяет улучшить производительность различных операций
iat	Доступ к одному значению по целочисленной позиции строки/столбца.
iloc	Чисто целочисленная индексация для выбора по позиции.
index	Индекс (метки осей) Series.
is_monotonic	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно возрастают
is_monotonic_decreasing	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно убывают
is_monotonic_increasing	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно возрастают
is_unique	Возвращает булево значение, если значения в объекте уникальны
itemsize	возвращает размер типа данных элемента базовых данных
ix	Индексатор, преимущественно основанный на метках и позициях, с резервной целочисленной позицией.
loc	Доступ к группе строк и столбцов по меткам или булевому массиву.
nbytes	возвращает количество байтов в базовых данных
ndim	возвращает количество измерений базовых данных, по определению 1
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 в зависимости от типа данных

empty
imag
is_copy
name
real

Методы

abs()	Возвращает Series/DataFrame с абсолютными числовыми значениями каждого элемента.
add(other[, level, fill_value, axis])	Сложение Series и other, поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Добавляет префикс к меткам со строкой prefix.
add_suffix(suffix)	Добавляет суффикс к меткам со строкой suffix.
agg(func[, axis])	Агрегирование с помощью одной или нескольких операций над указанной осью.
aggregate(func[, axis])	Агрегирование с помощью одной или нескольких операций над указанной осью.
align(other[, join, axis, level, copy, …])	Выравнивание двух объектов по осям с указанным методом соединения для каждой оси Индекса
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы являются True, потенциально по оси.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если хотя бы один элемент равен True по запрошенной оси.
append(to_append[, ignore_index, …])	Конкатенация двух или более Series.
apply(func[, convert_dtype, args])	Вызов функции для значений Series.
argmax([axis, skipna])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) .. устарело:: 0.21.0
argmin([axis, skipna])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) .. устарело:: 0.21.0
argsort([axis, kind, order])	Переопределяет ndarray.argsort.
as_blocks([copy])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Преобразовать фрейм в словарь типов dtype -> Конструктор типов, у каждого из которых однородный тип.
as_matrix([columns])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Преобразовать фрейм в его представление Numpy-массива.
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 NaN, учитывая только подмножество столбцов в случае DataFrame)
astype(dtype[, copy, errors])	Преобразование объекта pandas в указанный тип dtype dtype.
at_time(time[, asof])	Выбор значений в определенное время суток (например,
autocorr([lag])	Автокорреляция с задержкой 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 DataFrame.fillna(method='bfill')
bool()	Возвращает bool единичного элемента PandasObject.
cat	Псевдоним pandas.core.arrays.categorical.CategoricalAccessor
clip([lower, upper, axis, inplace])	Ограничивает значения по входному порогу(ам).
clip_lower(threshold[, axis, inplace])	Возвращает копию входных данных с усеченными значениями ниже порога.
clip_upper(threshold[, axis, inplace])	Возвращает копию входных данных с усеченными значениями выше заданного значения(й).
combine(other, func[, fill_value])	Выполняет поэлементную бинарную операцию над двумя Series с использованием заданной функции со значением заполнения по умолчанию, когда отсутствует индекс в одной Series или в другой.
combine_first(other)	Комбинирует значения Series, выбирая сначала значения вызывающей Series.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает составной процент значений для запрошенной оси
compress(condition, *args, **kwargs)	Возвращает выбранные срезы массива вдоль заданной оси в виде Series
consolidate([inplace])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Вычисляет NDFrame с «консолидированными» внутренними данными (данные каждого типа данных сгруппированы вместе в одном массиве ndarray).
convert_objects([convert_dates, …])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Попытка вывести лучший тип данных для столбцов object.
copy([deep])	Создает копию индексов и 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, skipna])	Возвращает кумулятивный максимум по оси DataFrame или Series.
cummin([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный минимум по оси DataFrame или Series.
cumprod([axis, skipna])	Возвращает кумулятивное произведение по оси DataFrame или Series.
cumsum([axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по оси DataFrame или Series.
describe([percentiles, include, exclude])	Генерирует описательные статистики, которые обобщают центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения.
diff([periods])	Первое дискретное различие элемента.
div(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series и other, поэлементно (бинарная операция truediv).

divide(other[, level, fill_value, axis])	Деление ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция truediv).
divmod(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление и остаток от деления ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция divmod).
dot(other)	Умножение матриц с DataFrame или внутреннее произведение с объектами Series.
drop([labels, axis, index, columns, level, …])	Возвращает ряд со удаленными метками индекса.
drop_duplicates([keep, inplace])	Возвращает ряд с удаленными дублирующимися значениями.
dropna([axis, inplace])	Возвращает новый ряд с удаленными пропущенными значениями.
dt	Псевдоним для pandas.core.indexes.accessors.CombinedDatetimelikeProperties
duplicated([keep])	Указывает дубликаты значений Series.
eq(other[, level, fill_value, axis])	Равно (==) ряда и другого элемента по элементу (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, center, axis])	Предоставляет 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) 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 выбора начальных периодов временных рядов на основе временного смещения.
first_valid_index()	Возвращает индекс для первого ненулевого значения.
floordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция floordiv).
from_array(arr[, index, name, dtype, copy, …])	Создание Series из массива.
from_csv(path[, sep, parse_dates, header, …])	(УСТЕРЕЖЕН) Чтение CSV-файла.
ge(other[, level, fill_value, axis])	Больше или равно ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция ge).
get(key[, default])	Получить элемент из объекта для данного ключа (столбец DataFrame, срез Panel и т. д.).
get_dtype_counts()	Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts()	(УСТЕРЕЖЕН) Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_value(label[, takeable])	(УСТЕРЕЖЕН) Быстрый доступ к одиночному значению 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 ряда с помощью отображения (словарь или функция ключа, применение заданной функции к группе, возврат результата в виде ряда) или по серии столбцов.
gt(other[, level, fill_value, axis])	Больше ряда и другого элемента по элементу (бинарная операция gt).
head([n])	Возвращает первые n строки.
hist([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, …])	Построение гистограммы входного ряда с использованием matplotlib
idxmax([axis, skipna])	Возвращает метку строки максимального значения.
idxmin([axis, skipna])	Возвращает метку строки минимального значения.
infer_objects()	Попытка вывести лучшие типы данных для столбцов типа object.
interpolate([method, axis, limit, inplace, …])	Интерполяция значений в соответствии с различными методами.
isin(values)	Проверка, содержатся ли values в Series.
isna()	Обнаружение пропущенных значений.
isnull()	Обнаружение пропущенных значений.
item()	возвращает первый элемент базовых данных в виде скаляра Python
items()	Ленивое перечисление пар (индекс, значение)
iteritems()	Ленивое перечисление пар (индекс, значение)
keys()	Псевдоним для индекса
kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса по Фишеру (эксцесс нормального распределения == 0.0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса по Фишеру (эксцесс нормального распределения == 0.0).
last(offset)	Удобный метод для выбора конечных периодов временных рядов на основе временного смещения.
last_valid_index()	Возвращает индекс для последнего ненулевого значения.

le(other[, level, fill_value, axis])	Меньше или равно элементов серии и другого объекта попарно (бинарный оператор le).
lt(other[, level, fill_value, axis])	Меньше элементов серии и другого объекта попарно (бинарный оператор lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для указанной оси.
map(arg[, na_action])	Преобразование значений серии с использованием соответствий (словарь, серия или функция).
mask(cond[, other, inplace, axis, level, …])	Возвращает объект той же формы, что и исходный, значения которого взяты из исходного объекта, если соответствующие элементы условия cond равны 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])	Возвращает объем используемой памяти серией.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает минимальное значение в объекте.
mod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления элементов серии и другого объекта (бинарный оператор mod).
mode()	Возвращает моду (или модули) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение элементов серии и другого объекта (бинарный оператор mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Умножение элементов серии и другого объекта (бинарный оператор mul).
ne(other[, level, fill_value, axis])	Неравенство элементов серии и другого объекта (бинарный оператор ne).
nlargest([n, keep])	Возвращает n наибольших элементов.
nonzero()	Возвращает целочисленные индексы элементов, отличных от нуля.
notna()	Определяет наличие значений (не пропущенные).
notnull()	Определяет наличие значений (не пропущенные).
nsmallest([n, keep])	Возвращает n наименьших элементов.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение между текущим и предыдущим элементом.
pipe(func, *args, **kwargs)	Применяет func(self, *args, **kwargs).
plot	Псевдоним для pandas.plotting._core.SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает и удаляет элемент из фрейма.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Возведение в степень элементов серии и другого объекта (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 разность между максимальным и
put(*args, **kwargs)	Применяет метод put к атрибуту values, если он есть.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле, подобно numpy.percentile.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение элементов серии и другого объекта (бинарный оператор radd).
rank([axis, method, numeric_only, …])	Вычисление рангов числовых данных (от 1 до n) вдоль оси.
ravel([order])	Возвращает сглаженное подлежащее данные как ndarray.
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой элементов серии и другого объекта (бинарный оператор rtruediv).
reindex([index])	Приведение серии к новому индексу с необязательной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, где нет значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis])	(УСТАРЕЛО) Приведение серии к новому индексу с необязательной логикой заполнения.
reindex_like(other[, method, copy, limit, …])	Возвращает объект с совпадающими индексами со мной.
rename([index])	Изменение меток индекса или имени серии.
rename_axis(mapper[, axis, copy, inplace])	Изменение имени индекса или столбцов.
reorder_levels(order)	Переупорядочивание уровней индекса в соответствии с заданным порядком.
repeat(repeats, *args, **kwargs)	Повторение элементов серии.
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])	Генерация новой таблицы DataFrame или серии с сброшенным индексом.

rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление Series и other, поэлементно (бинарная операция rfloordiv).
rmod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления Series и other, поэлементно (бинарная операция rmod).
rmul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение Series и other, поэлементно (бинарная операция rmul).
rolling(window[, min_periods, center, …])	Предоставляет вычисления с использованием 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, поэлементно (бинарная операция rpow).
rsub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание Series и other, поэлементно (бинарная операция rsub).
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series и other, поэлементно (бинарная операция rtruediv).
sample([n, frac, replace, weights, …])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
searchsorted(value[, side, sorter])	Находит индексы, куда элементы должны быть вставлены для поддержания порядка.
select(crit[, axis])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает данные, соответствующие меткам оси, удовлетворяющим критериям
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещенную стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(labels[, axis, inplace])	Назначает желаемый индекс заданной оси.
set_value(label, value[, takeable])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Быстрое присвоение единственного значения по переданной метке.
shift([periods, freq, axis])	Сдвигает индекс на нужное количество периодов с необязательной временной частотой.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённое значение асимметрии по запрошенной оси. Нормализованно по N-1
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index([axis, level, ascending, …])	Сортировка Series по меткам индекса.
sort_values([axis, ascending, inplace, …])	Сортировка по значениям.
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Сортировка Series с MultiIndex по выбранному уровню.
squeeze([axis])	Сжимает размерности длиной 1.
std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
str	псевдоним pandas.core.strings.StringMethods
sub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание Series и other, поэлементно (бинарная операция sub).
subtract(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание Series и other, поэлементно (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 строки.
take(indices[, axis, convert, is_copy])	Возвращает элементы по заданным позиционным индексам вдоль оси.
to_clipboard([excel, sep])	Копирует объект в буфер обмена системы.
to_csv([path, index, sep, na_rep, …])	Записывает Series в файл с разделителем запятыми (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, …])	Запись Series в лист Excel.
to_frame([name])	Преобразует Series в DataFrame.
to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)	Записывает содержащиеся данные в файл HDF5 с помощью HDFStore.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, …])	Преобразует объект в строку JSON.
to_latex([buf, columns, col_space, header, …])	Представление объекта в виде табличной среды.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	msgpack (сериализация) объекта в файл.
to_period([freq, copy])	Преобразование Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с желаемой частотой (выводится из индекса, если не передано).
to_pickle(path[, compression, protocol])	Pickle (сериализация) объекта в файл.
to_sparse([kind, fill_value])	Преобразование Series в SparseSeries.
to_sql(name, con[, schema, if_exists, …])	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 из временных меток, в начале периода.

to_xarray()	Возвращает объект xarray из объекта pandas.
tolist()	Возвращает список значений.
transform(func, *args, **kwargs)	Вызывает функцию, создающую NDFrame с такими же индексами, и возвращает NDFrame с преобразованными значениями.
transpose(*args, **kwargs)	Возвращает транспонированный объект, который по определению равен self.
truediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей запятой Series и other по элементам (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Усечение Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Смещение временного индекса, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразование временной зоны для осей, содержащих временные метки.
tz_localize(tz[, axis, level, copy, ambiguous])	Локализация Series, не имеющей временной зоны, в целевой часовой пояс.
unique()	Возвращает уникальные значения из Series.
unstack([level, fill_value])	Преобразование в столбцы (unstack), иначе
update(other)	Изменение Series на месте с использованием значений из переданной Series, не являющихся NaN.
valid([inplace])	(УСТАРЕЛО) Возвращает Series без нулевых значений.
value_counts([normalize, sort, ascending, …])	Возвращает объект, содержащий подсчеты уникальных значений.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещенную дисперсию по указанной оси.
view([dtype])	Создает новый вид Series.
where(cond[, other, inplace, axis, level, …])	Возвращает объект с такой же формой, что и self, элементы которого взяты из self, где cond равно True, а в противном случае – из other.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает срез (строка(и) или столбец(ы)) из Series/DataFrame.