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 целым числам, так и по меткам и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом. Статистические методы из ndarray переопределены для автоматического исключения отсутствующих данных (в настоящее время представлены как NaN).

Операции между Series (+, -, /, *, **) выравнивают значения на основе соответствующих значений индекса — они не обязательно должны иметь одинаковую длину. Индекс результата будет отсортированным объединением двух индексов.

Параметры:

data : array-like, Iterable, dict, or scalar value 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 : array-like or Index (1d) Значения должны быть хэшируемыми и иметь такую же длину, как у data. Разрешены не уникальные значения индекса. Будет по умолчанию RangeIndex (0, 1, 2, …, n), если не предоставлено. Если используются и словарь, и последовательность индексов, индекс перепишет ключи, найденные в словаре. dtype : str, numpy.dtype, or ExtensionDtype, optional Тип данных для выходной Series. Если не указано, он будет выведен из data. См. руководство пользователя для получения дополнительной информации. copy : bool, default False Копировать входные данные.

Атрибуты

T	Возвращает транспонирование, которое по определению равно self.
array	ExtensionArray данных, лежащих в основе этого Series или Index.
asobject	Возвращает Series объекта, содержащего упакованные значения.
at	Доступ к отдельному значению для пары метки строки/столбца.
axes	Возвращает список меток оси строк.
base	Возвращает базовый объект, если память для базовых данных совмещается.
blocks	(УСТЕРЕЗАЕТСЯ) 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.
flags
ftype	Возвращает, являются ли данные разреженными или плотно упакованными.
ftypes	Возвращает, являются ли данные разреженными или плотно упакованными.
hasnans	Возвращает, содержит ли I NaN; позволяет ускорить различные операции.
iat	Доступ к отдельному значению по целочисленной позиции строки/столбца.
iloc	Индексация, основанная исключительно на целых числах, для выбора по позиции.
imag	Возвращает мнимое значение вектора.
index	Индекс (метки осей) Series.
is_copy	Возвращает копию.
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/позициях, с падением на целочисленную позицию.
loc	Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или булевому массиву.
name	Возвращает имя Series.
nbytes	Возвращает количество байтов в базовых данных.
ndim	Количество измерений базовых данных, по определению 1.
real	Возвращает вещественное значение вектора.
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
timetuple

Методы

abs()	Возвращает Series/DataFrame со значениями абсолютной величины каждого элемента.
add(other[, level, fill_value, axis])	Сложение Series и other поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Добавляет строку prefix к меткам.
add_suffix(suffix)	Добавляет строку suffix к меткам.
agg(func[, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
aggregate(func[, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
align(other[, join, axis, level, copy, …])	Выравнивание двух объектов по осям с указанным методом объединения для каждого индекса оси.
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы равны True, потенциально по оси.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если любой элемент равен True, потенциально по оси.
append(to_append[, ignore_index, …])	Конкатенация двух или более Series.
apply(func[, convert_dtype, args])	Вызов функции для значений Series.
argmax([axis, skipna])	(УСТАРЕВШЕЕ) Возвращает метку строки максимального значения.
argmin([axis, skipna])	(УСТАРЕВШЕЕ) Возвращает метку строки минимального значения.
argsort([axis, kind, order])	Переопределяет ndarray.argsort.
as_blocks([copy])	(УСТАРЕВШЕЕ) Преобразует фрейм в словарь dtype -> Типы конструкторов, каждый из которых имеет однородный тип данных.
as_matrix([columns])	(УСТАРЕВШЕЕ) Преобразует фрейм в его представление Numpy-массива.
asfreq(freq[, method, how, normalize, …])	Преобразование TimeSeries к указанной частоте.
asof(where[, subset])	Возвращает последнюю строку(и) без каких-либо NaN перед where.
astype(dtype[, copy, errors])	Преобразование объекта pandas в указанный тип dtype.
at_time(time[, asof, axis])	Выбор значений в определенное время суток (например,
autocorr([lag])	Вычисление автокорреляции с задержкой N.
between(left, right[, inclusive])	Возвращает логическую Series, эквивалентную 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() с method='bfill'.
bool()	Возвращает логическое значение одного элемента PandasObject.
cat	Псевдоним для pandas.core.arrays.categorical.CategoricalAccessor
clip([lower, upper, axis, inplace])	Обрезает значения по заданным порогам.
clip_lower(threshold[, axis, inplace])	(УСТАРЕВШЕЕ) Обрезает значения ниже заданного порога.
clip_upper(threshold[, axis, inplace])	(УСТАРЕВШЕЕ) Обрезает значения выше заданного порога.
combine(other, func[, fill_value])	Объединяет Series со Series или скаляром в соответствии с func.
combine_first(other)	Объединяет значения Series, выбирая сначала значения вызывающей Series.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает составной процент значений для запрошенной оси.
compress(condition, *args, **kwargs)	(УСТАРЕВШЕЕ) Возвращает выбранные срезы массива по данной оси в виде Series.
convert_objects([convert_dates, …])	(УСТАРЕВШЕЕ) Попытка вывода лучшего типа данных для столбцов типа object.
copy([deep])	Создает копию индексов и данных этого объекта.
corr(other[, method, min_periods])	Вычисляет корреляцию с Series, исключая пропущенные значения.
count([level])	Возвращает количество наблюдений без NA/null в Series.
cov(other[, min_periods])	Вычисляет ковариацию 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 суммируют центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая значения NaN.
diff([periods])	Первая дискретная разность 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 с плавающей точкой Series и other поэлементно (бинарная операция truediv).

divmod(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление и остаток от деления рядов и других элементов попарно (бинарная операция divmod).
dot(other)	Вычислить скалярное произведение между рядом и столбцами других.
drop([labels, axis, index, columns, level, …])	Возвращает ряд со удаленными метками индексов.
drop_duplicates([keep, inplace])	Возвращает ряд со удаленными дублирующимися значениями.
droplevel(level[, axis])	Возвращает DataFrame с удаленными уровнями индекса/столбцов.
dropna([axis, inplace])	Возвращает новый ряд с удаленными пропущенными значениями.
dt	псевдоним pandas.core.indexes.accessors.CombinedDatetimelikeProperties
duplicated([keep])	Указать дублирующиеся значения ряда.
eq(other[, level, fill_value, axis])	Равно рядов и других элементов попарно (бинарная операция eq).
equals(other)	Проверить, содержат ли два объекта одинаковые элементы.
ewm([com, span, halflife, alpha, …])	Предоставляет экспоненциально взвешенные функции.
expanding([min_periods, center, axis])	Предоставляет расширяющие преобразования.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодировать объект как перечислимый тип или категориальную переменную.
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с 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 фрейма данных 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 для первого ненулевого значения.
floordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление ряда и других элементов попарно (бинарная операция floordiv).
from_array(arr[, index, name, dtype, copy, …])	Создать ряд из массива.
from_csv(path[, sep, parse_dates, header, …])	(УСТЕРЕЖЕН) Чтение файла CSV.
ge(other[, level, fill_value, axis])	Больше или равно рядов и других элементов попарно (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 уникальных типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts()	(УСТЕРЕЖЕН) Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_value(label[, takeable])	(УСТЕРЕЖЕН) Быстрое получение единственного значения по заданной метке индекса.
get_values()	То же, что и значения (но обрабатывает разреженность преобразований); является представлением.
groupby([by, axis, level, as_index, sort, …])	Группировать DataFrame или Series по мапперу или по ряду столбцов.
gt(other[, level, fill_value, axis])	Больше рядов и других элементов попарно (бинарная операция gt).
head([n])	Возвращает первые n строки.
hist([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, …])	Создать гистограмму входного ряда с помощью matplotlib.
idxmax([axis, skipna])	Возвращает метку строки максимального значения.
idxmin([axis, skipna])	Возвращает метку строки минимального значения.
infer_objects()	Попытка определить более лучшие типы данных для столбцов типа object.
interpolate([method, axis, limit, inplace, …])	Интерполировать значения в соответствии с разными методами.
isin(values)	Проверить, содержатся ли values в ряде.
isna()	Обнаружение пропущенных значений.
isnull()	Обнаружение пропущенных значений.
item()	Возвращает первый элемент базовых данных в виде скаляра Python.
items()	Итерация по кортежам (индекс, значение).
iteritems()	Итерация по кортежам (индекс, значение).
keys()	Псевдоним для индекса.
kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса по Фишеру (эксцесс нормального распределения == 0,0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса по Фишеру (эксцесс нормального распределения == 0,0).
last(offset)	Удобный метод для подмножества конечных периодов временных рядов данных на основе смещения даты.
last_valid_index()	Возвращает индекс для последнего ненулевого значения.
le(other[, level, fill_value, axis])	Меньше или равно рядов и других элементов попарно (бинарная операция le).

lt(other[, level, fill_value, axis])	Меньше, чем у ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси.
map(arg[, na_action])	Картирование значений ряда в соответствии с входным соответствием.
mask(cond[, other, inplace, axis, level, …])	Замена значений, где условие истинно.
max([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.
mean([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение по запрошенной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений для запрошенной оси.
memory_usage([index, deep])	Возвращает объем используемой памяти серией.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает минимальное значение по запрошенной оси.
mod(other[, level, fill_value, axis])	Остаток от деления ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор mod).
mode([dropna])	Возвращает моду(ы) набора данных.
mul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор mul).
multiply(other[, level, fill_value, axis])	Умножение ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор mul).
ne(other[, level, fill_value, axis])	Не равно ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор ne).
nlargest([n, keep])	Возвращает n наибольших элементов.
nonzero()	(УСТАРЕЛО) Возвращает *целочисленные* индексы элементов, которые не равны нулю.
notna()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
notnull()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
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 pandas.plotting._core.SeriesPlotMethods
pop(item)	Возвращает элемент и удаляет его из фрейма.
pow(other[, level, fill_value, axis])	Экспоненциальная степень ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор pow).
prod([axis, skipna, level, numeric_only, …])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
product([axis, skipna, level, numeric_only, …])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
ptp([axis, skipna, level, numeric_only])	(УСТАРЕЛО) Возвращает разницу между максимальным и
put(*args, **kwargs)	Применяет метод put к его атрибуту values , если он есть.
quantile([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле.
radd(other[, level, fill_value, axis])	Сложение ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор radd).
rank([axis, method, numeric_only, …])	Вычисление числовых рангов (от 1 до n) по оси.
ravel([order])	Возвращает уплощенные исходные данные как массив ndarray.
rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Плавающее деление ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
rdivmod(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление и остаток от деления ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rdivmod).
reindex([index])	Приведение ряда к новому индексу с логикой заполнения, помещая NA/NaN в места, не имеющие значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis])	(УСТАРЕЛО) Приведение ряда к новому индексу с логикой заполнения.
reindex_like(other[, method, copy, limit, …])	Возвращает объект с соответствующими индексами как объект other.
rename([index])	Изменение меток индекса или имени Series.
rename_axis([mapper, index, columns, axis, …])	Устанавливает имя оси для индекса или столбцов.
reorder_levels(order)	Переупорядочивание уровней индекса с помощью входного порядка.
repeat(repeats[, axis])	Повторение элементов ряда.
replace([to_replace, value, inplace, limit, …])	Замена значений, указанных в to_replace, на value.
resample(rule[, how, axis, fill_method, …])	Перевыборка временных рядов.
reset_index([level, drop, name, inplace])	Генерирует новую таблицу DataFrame или ряд с сброшенным индексом.
rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	Целочисленное деление ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rfloordiv).

rmod(other[, level, fill_value, axis])	Модуль ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rmod).
rmul(other[, level, fill_value, axis])	Умножение ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rmul).
rolling(window[, min_periods, center, …])	Обеспечивает вычисления скользящего окна.
round([decimals])	Округлить каждое значение в ряду до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, level, fill_value, axis])	Экспоненциальная степень ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rpow).
rsub(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rsub).
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Плавучее деление ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
sample([n, frac, replace, weights, …])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
searchsorted(value[, side, sorter])	Найти индексы, где элементы должны быть вставлены, чтобы сохранить порядок.
select(crit[, axis])	(УСТАРЕЛО) Возвращает данные, соответствующие меткам оси, соответствующим критериям.
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(labels[, axis, inplace])	Присвоить желаемый индекс заданной оси.
set_value(label, value[, takeable])	(УСТАРЕЛО) Быстро установить единственное значение по заданной метке.
shift([periods, freq, axis, fill_value])	Сдвинуть индекс на нужное количество периодов с необязательной временной freq.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённый коэффициент асимметрии по запрошенной оси. Нормализовано на N-1.
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index([axis, level, ascending, …])	Сортировать Series по меткам индекса.
sort_values([axis, ascending, inplace, …])	Сортировать по значениям.
sparse	псевдоним pandas.core.arrays.sparse.SparseAccessor
squeeze([axis])	Сжать объекты оси с одним измерением в скаляры.
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 ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор sub).
subtract(other[, level, fill_value, axis])	Вычитание ряда и другого, поэлементно (бинарный оператор sub).
sum([axis, skipna, level, numeric_only, …])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(axis1, axis2[, copy])	Переставляют оси и обменивают значения осей соответственно.
swaplevel([i, j, copy])	Меняют уровни i и j в MultiIndex.
tail([n])	Возвращает последние n строки.
take(indices[, axis, convert, is_copy])	Возвращает элементы в заданных порядковых индексах вдоль оси.
to_clipboard([excel, sep])	Скопировать объект в буфер обмена системы.
to_csv(*args, **kwargs)	Записать объект в файл с разделителем запятыми (csv).
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного).
to_dict([into])	Преобразовать Series в словарь {метка -> значение} или подобный объекту словарь.
to_excel(excel_writer[, sheet_name, na_rep, …])	Записать объект в лист Excel.
to_frame([name])	Преобразовать Series в DataFrame.
to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)	Записать содержащиеся данные в файл HDF5 с помощью HDFStore.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, …])	Преобразовать объект в строку JSON.
to_latex([buf, columns, col_space, header, …])	Отобразить объект в таблицу LaTeX.
to_list()	Возвращает список значений.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	Сериализовать объект в файл с помощью формата msgpack.
to_numpy([dtype, copy])	NumPy ndarray, представляющий значения в этом ряду или индексе.
to_period([freq, copy])	Преобразовать Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с желаемой частотой (определяется из индекса, если не передана).
to_pickle(path[, compression, protocol])	Записать объект в файл с помощью pickle (сериализация).
to_sparse([kind, fill_value])	Преобразовать Series в SparseSeries.
to_sql(name, con[, schema, if_exists, …])	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])	Преобразовать в datetimeindex временных меток, в начале периода.

to_xarray()	Возвращает объект xarray из объекта pandas.
tolist()	Возвращает список значений.
transform(func[, axis])	Вызывает func для себя, создавая Series с преобразованными значениями, имеющую тот же размер осей, что и self.
transpose(*args, **kwargs)	Возвращает транспонированное значение, которое по определению равно self.
truediv(other[, level, fill_value, axis])	Деление с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Обрезает Series или DataFrame до и после определённого значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Сдвигает временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразует временную зону с учётом часового пояса (tz-aware) оси в целевую временную зону.
tz_localize(tz[, axis, level, copy, …])	Локализует индекс Series или DataFrame, не учитывающий часовой пояс (tz-naive), в целевую временную зону.
unique()	Возвращает уникальные значения объекта Series.
unstack([level, fill_value])	Развертывание (unstack).
update(other)	Изменяет Series на месте, используя значения из переданного Series, отличные от NaN.
valid([inplace])	(УСТАРЕЛО) Возвращает Series без нулевых значений.
value_counts([normalize, sort, ascending, …])	Возвращает Series, содержащую счётчики уникальных значений.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещённую дисперсию по указанной оси.
view([dtype])	Создаёт новый вид Series.
where(cond[, other, inplace, axis, level, …])	Заменяет значения, где условие ложно.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечный срез (cross-section) из Series/DataFrame.