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 представлены как NaN).

Операции между Series (+, -, /, *, **) выравнивают значения, основываясь на соответствующих значениях индекса — они не обязательно должны быть одинаковой длины. Индекс результата будет сортированным 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 data. Разрешены значения индекса, не являющиеся уникальными. Будет по умолчанию RangeIndex (0, 1, 2, …, n), если не указано иное. Если используются как словарь, так и последовательность индексов, индекс переопределит ключи, найденные в словаре. dtype : str, numpy.dtype, or ExtensionDtype, optional Тип данных для результирующей Series. Если не указано, он будет определён на основе data. Подробнее см. руководство пользователя. copy : bool, default False Копировать входные данные.

Атрибуты

T	Возвращает транспонированное значение, которое
array	Массив расширений данных, лежащих в основе этой Series или Index.
asobject	Возвращает Series типа object, содержащий упакованные значения.
at	Доступ к одному значению для пары меток строки/столбца.
axes	Возвращает список меток оси строк.
base	(УСТАРЕЛО) Возвращает базовый объект, если память, используемая для хранения подлежащих данных, совмещается.
blocks	(УСТАРЕЛО) Внутреннее свойство, синоним свойства для as_blocks().
data	(УСТАРЕЛО) Возвращает указатель на данные, лежащие в основе.
dtype	Возвращает объект dtype подлежащих данных.
dtypes	Возвращает объект dtype подлежащих данных.
flags	(УСТАРЕЛО)
ftype	(УСТАРЕЛО) Возвращает, являются ли данные разреженными или плотно упакованными.
ftypes	(УСТАРЕЛО) Возвращает, являются ли данные разреженными или плотно упакованными.
hasnans	Возвращает, имеются ли в данных значения NaN; используется для ускорения различных операций.
iat	Доступ к одному значению по позиции строки/столбца по целочисленной позиции.
iloc	Индексирование, основанное исключительно на целочисленных позициях для выбора по положению.
imag	Возвращает мнимую часть 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	(УСТАРЕЛО) Возвращает размер типа данных элемента подлежащих данных.
ix	Индексатор, главным образом, основанный на метках и позициях, с падением на целочисленные позиции.
loc	Доступ к группе строк и столбцов по меткам или булевому массиву.
name	Возвращает имя Series.
nbytes	Возвращает количество байт в подлежащих данных.
ndim	Число измерений подлежащих данных, по определению 1.
real	Возвращает вещественную часть вектора.
shape	Возвращает кортеж формы подлежащих данных.
size	Возвращает количество элементов в подлежащих данных.
strides	(УСТАРЕЛО) Возвращает шаги подлежащих данных.
values	Возвращает Series как ndarray или ndarray-подобный объект в зависимости от типа данных.

empty

Методы

abs(self)	Возвращает Series/DataFrame с абсолютным значением каждого элемента.
add(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает сумму Series и other по элементам (бинарная операция add).
add_prefix(self, prefix)	Добавляет префикс к меткам строкой prefix.
add_suffix(self, suffix)	Добавляет суффикс к меткам строкой suffix.
agg(self, func[, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
aggregate(self, func[, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
align(self, other[, join, axis, level, …])	Выравнивание двух объектов по осям с указанным методом join для каждого индекса оси.
all(self[, axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает значение True, если все элементы True, потенциально по оси.
any(self[, axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает значение True, если любой элемент True, потенциально по оси.
append(self, to_append[, ignore_index, …])	Конкатенация двух или более Series.
apply(self, func[, convert_dtype, args])	Вызов функции для значений Series.
argmax(self[, axis, skipna])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает метку строки максимального значения.
argmin(self[, axis, skipna])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает метку строки минимального значения.
argsort(self[, axis, kind, order])	Переопределяет ndarray.argsort.
as_blocks(self[, copy])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Преобразование фрейма в словарь dtype -> Типы конструкторов, каждый из которых имеет однородный тип данных.
as_matrix(self[, columns])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Преобразование фрейма в его представление массива NumPy.
asfreq(self, freq[, method, how, normalize, …])	Преобразование временного ряда в заданную частоту.
asof(self, where[, subset])	Возвращает последнюю строку(и) без каких-либо NaN до where.
astype(self, dtype[, copy, errors])	Приведение pandas объекта к указанному типу dtype.
at_time(self, time[, asof, axis])	Выбор значений в определенное время суток (например,
autocorr(self[, lag])	Вычисление автокорреляции с лагом N.
between(self, left, right[, inclusive])	Возвращает булеву Series, эквивалентную left <= series <= right.
between_time(self, start_time, end_time[, …])	Выбор значений между определенными временами суток (например, 9:00-9:30 утра).
bfill(self[, axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с method='bfill'.
bool(self)	Возвращает bool для единственного элемента PandasObject.
cat	Псевдоним pandas.core.arrays.categorical.CategoricalAccessor
clip(self[, lower, upper, axis, inplace])	Обрезает значения по входному порогу(ам).
clip_lower(self, threshold[, axis, inplace])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Обрезает значения ниже заданного порога.
clip_upper(self, threshold[, axis, inplace])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Обрезает значения выше заданного порога.
combine(self, other, func[, fill_value])	Комбинирует Series со Series или скаляром в соответствии с func.
combine_first(self, other)	Комбинирует значения Series, выбирая значения вызывающей Series в первую очередь.
compound(self[, axis, skipna, level])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает составной процент значений для запрошенной оси.
compress(self, condition, \*args, \*\*kwargs)	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает выбранные срезы массива по заданной оси как Series.
copy(self[, deep])	Создает копию индексов и данных этого объекта.
corr(self, other[, method, min_periods])	Вычисляет корреляцию с other Series, исключая пропущенные значения.
count(self[, level])	Возвращает количество наблюдений без NA/null в Series.
cov(self, other[, min_periods])	Вычисляет ковариацию с Series, исключая пропущенные значения.
cummax(self[, axis, skipna])	Возвращает кумулятивный максимум по оси DataFrame или Series.
cummin(self[, axis, skipna])	Возвращает кумулятивный минимум по оси DataFrame или Series.
cumprod(self[, axis, skipna])	Возвращает кумулятивное произведение по оси DataFrame или Series.
cumsum(self[, axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по оси DataFrame или Series.
describe(self[, percentiles, include, exclude])	Генерирует описательные статистики, которые обобщают центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения.
diff(self[, periods])	Первое дискретное различие элемента.
div(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарная операция truediv).
divide(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарная операция truediv).

divmod(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает целую часть от деления и остаток от деления серии и другого элемента-поэлементно (бинарная операция divmod).
dot(self, other)	Вычисляет скалярное произведение между серией и столбцами другого объекта.
drop(self[, labels, axis, index, columns, …])	Возвращает серию с удаленными указанными метками индекса.
drop_duplicates(self[, keep, inplace])	Возвращает серию с удаленными дублированными значениями.
droplevel(self, level[, axis])	Возвращает DataFrame с удаленными уровнями индекса/столбца.
dropna(self[, axis, inplace])	Возвращает новую серию с удаленными пропущенными значениями.
dt	Псевдоним для pandas.core.indexes.accessors.CombinedDatetimelikeProperties
duplicated(self[, keep])	Указывает дублированные значения в серии.
eq(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения «равно» для серии и другого объекта, поэлементно (бинарная операция eq).
equals(self, other)	Проверяет, содержат ли два объекта одинаковые элементы.
ewm(self[, com, span, halflife, alpha, …])	Предоставляет функции экспоненциального взвешенного скользящего среднего.
expanding(self[, min_periods, center, axis])	Предоставляет расширяющие преобразования.
explode(self)	Преобразует каждый элемент списка в строку, дублируя значения индекса.
factorize(self[, sort, na_sentinel])	Кодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную.
ffill(self[, axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с method='ffill'.
fillna(self[, value, method, axis, inplace, …])	Заполняет пропущенные значения (NaN) указанным методом.
filter(self[, items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов DataFrame в соответствии с метками в указанном индексе.
first(self, offset)	Удобный метод для выделения начальных периодов временных рядов на основе временного сдвига.
first_valid_index(self)	Возвращает индекс первого не-NA/пустого значения.
floordiv(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает целую часть от деления серии и другого объекта, поэлементно (бинарная операция floordiv).
from_array(arr[, index, name, dtype, copy, …])	Конструирует серию из массива.
ge(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения «больше или равно» для серии и другого объекта, поэлементно (бинарная операция ge).
get(self, key[, default])	Получить элемент из объекта по заданному ключу (например, столбец DataFrame).
get_dtype_counts(self)	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts(self)	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает количество уникальных ftypes в этом объекте.
get_value(self, label[, takeable])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Быстрый возврат единственного значения по переданной метке индекса.
get_values(self)	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) То же самое, что и values (но обрабатывает преобразования разреженности); является представлением.
groupby(self[, by, axis, level, as_index, …])	Группирует DataFrame или Series с помощью маппера или Series столбцов.
gt(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения «больше» для серии и другого объекта, поэлементно (бинарная операция gt).
head(self[, n])	Возвращает первые n строки.
hist(self[, by, ax, grid, xlabelsize, xrot, …])	Строит гистограмму входной серии с помощью matplotlib.
idxmax(self[, axis, skipna])	Возвращает метку строки максимального значения.
idxmin(self[, axis, skipna])	Возвращает метку строки минимального значения.
infer_objects(self)	Попытка улучшить вывод типов данных для столбцов типа object.
interpolate(self[, method, axis, limit, …])	Интерполирует значения в соответствии с разными методами.
isin(self, values)	Проверяет, содержатся ли values в серии.
isna(self)	Обнаружение пропущенных значений.
isnull(self)	Обнаружение пропущенных значений.
item(self)	Возвращает первый элемент базовых данных как скаляр Python.
items(self)	Ленивое итерирование по кортежам (индекс, значение).
iteritems(self)	Ленивое итерирование по кортежам (индекс, значение).
keys(self)	Возвращает псевдоним для индекса.
kurt(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс (куртозис) по запрошенной оси с использованием определения эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0,0).
kurtosis(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает несмещённую эксцесс (куртозис) по запрошенной оси с использованием определения эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0,0).
last(self, offset)	Удобный метод для выделения конечных периодов временных рядов на основе временного сдвига.
last_valid_index(self)	Возвращает индекс последнего не-NA/пустого значения.

le(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения "меньше или равно" для элементов Series и other (бинарная операция le).
lt(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения "меньше" для элементов Series и other (бинарная операция lt).
mad(self[, axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для указанной оси.
map(self, arg[, na_action])	Преобразует значения Series в соответствии с заданным соответствием.
mask(self, cond[, other, inplace, axis, …])	Заменяет значения, где условие True.
max(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает максимальное значение по указанной оси.
mean(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение по указанной оси.
median(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медианное значение по указанной оси.
memory_usage(self[, index, deep])	Возвращает используемую память Series.
min(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает минимальное значение по указанной оси.
mod(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает остаток от деления элементов Series и other (бинарная операция mod).
mode(self[, dropna])	Возвращает моду(ы) набора данных.
mul(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат умножения элементов Series и other (бинарная операция mul).
multiply(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат умножения элементов Series и other (бинарная операция mul).
ne(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения "не равно" для элементов Series и other (бинарная операция ne).
nlargest(self[, n, keep])	Возвращает n наибольших элементов.
nonzero(self)	(УСТАРЕВШЕЕ) Возвращает целочисленные индексы элементов, отличных от нуля.
notna(self)	Определяет наличие (не пропущенные) значения.
notnull(self)	Определяет наличие (не пропущенные) значения.
nsmallest(self[, n, keep])	Возвращает n наименьших элементов.
nunique(self[, dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
pct_change(self[, periods, fill_method, …])	Процентное изменение между текущим и предыдущим элементом.
pipe(self, func, \*args, \*\*kwargs)	Применяет функцию func(self, *args, **kwargs).
plot	Псевдоним для pandas.plotting._core.PlotAccessor
pop(self, item)	Возвращает и удаляет элемент из структуры.
pow(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат возведения в степень элементов Series и other (бинарная операция pow).
prod(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает произведение значений по указанной оси.
product(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает произведение значений по указанной оси.
ptp(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	(УСТАРЕВШЕЕ) Возвращает разность между максимальным и минимальным значением.
put(self, \*args, \*\*kwargs)	(УСТАРЕВШЕЕ) Применяет метод put к атрибуту values , если таковой есть.
quantile(self[, q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле.
radd(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сложения элементов Series и other (бинарная операция radd).
rank(self[, axis, method, numeric_only, …])	Вычисляет ранги числовых данных (от 1 до n) по указанной оси.
ravel(self[, order])	Возвращает уплощенные данные в виде массива ndarray.
rdiv(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления по модулю элементов Series и other (бинарная операция rtruediv).
rdivmod(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат целочисленного деления и остатка от деления элементов Series и other (бинарная операция rdivmod).
reindex(self[, index])	Приводит Series к новому индексу с опциональной логикой заполнения, размещая NA/NaN в позициях, где значения отсутствуют в предыдущем индексе.
reindex_like(self, other[, method, copy, …])	Возвращает объект с совпадающими индексами как у объекта other.
rename(self[, index])	Изменяет метки индекса или имя Series.
rename_axis(self[, mapper, index, columns, …])	Устанавливает имя оси для индекса или столбцов.
reorder_levels(self, order)	Переупорядочивает уровни индекса в соответствии с указанным порядком.
repeat(self, repeats[, axis])	Повторяет элементы Series.
replace(self[, to_replace, value, inplace, …])	Заменяет значения, указанные в to_replace, на value.
resample(self, rule[, how, axis, …])	Перевыборка временных рядов.
reset_index(self[, level, drop, name, inplace])	Создает новую DataFrame или Series с сброшенным индексом.

rfloordiv(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает целочисленное деление ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор rfloordiv).
rmod(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает остаток от деления ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор rmod).
rmul(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает произведение ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор rmul).
rolling(self, window[, min_periods, center, …])	Предоставляет вычисления скользящего окна.
round(self[, decimals])	Округляет каждое значение в серии до заданного числа десятичных знаков.
rpow(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает показательную степень ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор rpow).
rsub(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает вычитание ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор rsub).
rtruediv(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей запятой ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор rtruediv).
sample(self[, n, frac, replace, weights, …])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
searchsorted(self, value[, side, sorter])	Находит индексы, куда следует вставить элементы для поддержания порядка.
sem(self[, axis, skipna, level, ddof, …])	Возвращает смещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(self, labels[, axis, inplace])	Назначает желаемый индекс заданной оси.
set_value(self, label, value[, takeable])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Быстро задаёт единственное значение по переданному метке.
shift(self[, periods, freq, axis, fill_value])	Сдвигает индекс на нужное количество периодов с необязательной временной freq.
skew(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённое среднее отклонение по запрошенной оси. Нормализованно по N-1.
slice_shift(self[, periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index(self[, axis, level, ascending, …])	Сортирует Series по меткам индекса.
sort_values(self[, axis, ascending, …])	Сортирует по значениям.
sparse	Псевдоним pandas.core.arrays.sparse.SparseAccessor
squeeze(self[, axis])	Сжимает одномерные объекты осей в скаляры.
std(self[, axis, skipna, level, ddof, …])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
str	Псевдоним pandas.core.strings.StringMethods
sub(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает вычитание ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор sub).
subtract(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает вычитание ряда и другого элемента по элементу (бинарный оператор sub).
sum(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(self, axis1, axis2[, copy])	Меняет местами оси и соответствующим образом меняет местами значения осей.
swaplevel(self[, i, j, copy])	Меняет местами уровни i и j в MultiIndex.
tail(self[, n])	Возвращает последние n строки.
take(self, indices[, axis, is_copy])	Возвращает элементы по заданным позиционным индексам вдоль оси.
to_clipboard(self[, excel, sep])	Копирует объект в буфер обмена системы.
to_csv(self, \*args, \*\*kwargs)	Записывает объект в файл с разделителем запятых (csv).
to_dense(self)	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает плотное представление Series/DataFrame (в отличие от разреженного).
to_dict(self[, into])	Преобразует Series в словарь {метка -> значение} или подобный объекту словарь.
to_excel(self, excel_writer[, sheet_name, …])	Записывает объект в лист Excel.
to_frame(self[, name])	Преобразует Series в DataFrame.
to_hdf(self, path_or_buf, key, \*\*kwargs)	Записывает содержащиеся данные в файл HDF5 с помощью HDFStore.
to_json(self[, path_or_buf, orient, …])	Преобразует объект в строку JSON.
to_latex(self[, buf, columns, col_space, …])	Отображает объект в таблицу LaTeX.
to_list(self)	Возвращает список значений.
to_msgpack(self[, path_or_buf, encoding])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Сериализует объект в входной файл с помощью формата msgpack.
to_numpy(self[, dtype, copy])	NumPy ndarray, представляющий значения в этой Series или Index.
to_period(self[, freq, copy])	Преобразует Series из DatetimeIndex в PeriodIndex с желаемой частотой (определяется из индекса, если не указана).
to_pickle(self, path[, compression, protocol])	Записывает объект в файл с помощью pickle (сериализует).
to_sparse(self[, kind, fill_value])	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Преобразует Series в SparseSeries.
to_sql(self, name, con[, schema, if_exists, …])	Записывает записи, хранящиеся в DataFrame, в базу данных SQL.

to_string(self[, buf, na_rep, float_format, …])	Отобразить строковое представление Series.
to_timestamp(self[, freq, how, copy])	Преобразовать в DatetimeIndex из Timestamp в начале периода.
to_xarray(self)	Возвращает объект xarray из объекта pandas.
tolist(self)	Возвращает список значений.
transform(self, func[, axis])	Вызывает func над self, создавая Series с преобразованными значениями и той же длиной оси, что и self.
transpose(self, \*args, \*\*kwargs)	Возвращает транспонированное значение, которое по определению равно self.
truediv(self, other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления series на other по элементам (бинарная операция truediv).
truncate(self[, before, after, axis, copy])	Обрезать Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса.
tshift(self[, periods, freq, axis])	Сдвинуть временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(self, tz[, axis, level, copy])	Преобразовать часовую зону осознанной оси в целевую временную зону.
tz_localize(self, tz[, axis, level, copy, …])	Локализовать часовую зону неосознанного индекса Series или DataFrame в целевую временную зону.
unique(self)	Возвращает уникальные значения объекта Series.
unstack(self[, level, fill_value])	Распаковать, также известное как
update(self, other)	Изменить Series на месте, используя значения без пропусков из переданного Series.
valid(self[, inplace])	(УСТАРЕЛО) Возвращает Series без нулевых значений.
value_counts(self[, normalize, sort, …])	Возвращает Series, содержащую количество уникальных значений.
var(self[, axis, skipna, level, ddof, …])	Возвращает смещенную дисперсию по запрошенной оси.
view(self[, dtype])	Создает новый вид Series.
where(self, cond[, other, inplace, axis, …])	Заменять значения, где условие ложно.
xs(self, key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечное сечение из Series/DataFrame.