Серии

Конструктор

Series([data, index, dtype, name, copy, ...])

Одномерный массив ndarray с метками осей (включая временные ряды).

Атрибуты

Оси

`Series.index`	Индекс (метки осей) серии.
`Series.array`	ExtensionArray данных, лежащих в основе этой серии или индекса.
`Series.values`	Возвращает серию как массив ndarray или подобный ndarray, в зависимости от типа данных.
`Series.dtype`	Возвращает объект типа данных базовых данных.
`Series.shape`	Возвращает кортеж формы базовых данных.
`Series.nbytes`	Возвращает количество байтов в базовых данных.
`Series.ndim`	Число измерений базовых данных, по определению 1.
`Series.size`	Возвращает количество элементов в базовых данных.
`Series.T`	Возвращает транспонированную матрицу, которая по определению равна self.
`Series.memory_usage`([index, deep])	Возвращает объем памяти, используемый серией.
`Series.hasnans`	Возвращает True, если существуют NaN значения.
`Series.empty`	Указатель, пуста ли серия/датафрейм.
`Series.dtypes`	Возвращает объект типа данных базовых данных.
`Series.name`	Возвращает имя серии.
`Series.flags`	Получить свойства, связанные с этим объектом pandas.
`Series.set_flags`(*[, copy, ...])	Возвращает новый объект с обновленными флагами.

Преобразование

`Series.astype`(dtype[, copy, errors])	Преобразовать объект pandas к указанному типу `dtype`.
`Series.convert_dtypes`([infer_objects, ...])	Преобразовать столбцы к наилучшим возможным типам данных, используя типы данных, поддерживающие `pd.NA`.
`Series.infer_objects`()	Попытка определить лучшие типы данных для столбцов типа object.
`Series.copy`([deep])	Создать копию индексов и данных этого объекта.
`Series.bool`()	Возвращает логическое значение для серии или датафрейма, содержащего один элемент.
`Series.to_numpy`([dtype, copy, na_value])	Массив NumPy, представляющий значения в этой серии или индексе.
`Series.to_period`([freq, copy])	Преобразовать серию с DatetimeIndex в PeriodIndex.
`Series.to_timestamp`([freq, how, copy])	Преобразование в DatetimeIndex из Timestamp, в начале периода.
`Series.to_list`()	Возвращает список значений.
`Series.__array__`([dtype])	Возвращает значения в виде массива NumPy.

Индексирование, итерация

`Series.get`(key[, default])	Получить элемент из объекта для данного ключа (например, столбец DataFrame).
`Series.at`	Доступ к одному значению для пары строк/столбцов по меткам.
`Series.iat`	Доступ к одному значению для пары строк/столбцов по целочисленной позиции.
`Series.loc`	Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или массиву булевых значений.
`Series.iloc`	Индексирование на основе чисто целочисленных позиций для выбора по положению.
`Series.__iter__`()	Возвращает итератор значений.
`Series.items`()	Ленивая итерация по кортежам (индекс, значение).
`Series.iteritems`()	(УСТАРЕЛО) Ленивая итерация по кортежам (индекс, значение).
`Series.keys`()	Возвращает псевдоним для индекса.
`Series.pop`(item)	Возвращает элемент и удаляет его из серии.
`Series.item`()	Возвращает первый элемент базовых данных как скаляр Python.
`Series.xs`(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечный срез из серии/датафрейма.

Для получения дополнительной информации о .at, .iat, .loc, и .iloc, см. документацию по индексированию.

Функции бинарных операторов

`Series.add`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает сумму рядов и других элементов попарно (бинарный оператор add).
`Series.sub`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает разность рядов и других элементов попарно (бинарный оператор sub).
`Series.mul`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает произведение рядов и других элементов попарно (бинарный оператор mul).
`Series.div`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор truediv).
`Series.truediv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор truediv).
`Series.floordiv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат целочисленного деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор floordiv).
`Series.mod`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает остаток от деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор mod).
`Series.pow`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат возведения в степень рядов и других элементов попарно (бинарный оператор pow).
`Series.radd`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает сумму рядов и других элементов попарно (бинарный оператор radd).
`Series.rsub`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает разность рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rsub).
`Series.rmul`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает произведение рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rmul).
`Series.rdiv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rtruediv).
`Series.rtruediv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rtruediv).
`Series.rfloordiv`(other[, level, fill_value, ...])	Возвращает результат целочисленного деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rfloordiv).
`Series.rmod`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает остаток от деления рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rmod).
`Series.rpow`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат возведения в степень рядов и других элементов попарно (бинарный оператор rpow).
`Series.combine`(other, func[, fill_value])	Объединяет ряд с рядом или скаляром в соответствии с func.
`Series.combine_first`(other)	Обновляет нулевые элементы значением в том же местоположении в «other».
`Series.round`([decimals])	Округляет каждое значение в ряде до заданного числа десятичных знаков.
`Series.lt`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения рядов и других элементов попарно (бинарный оператор lt).
`Series.gt`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения рядов и других элементов попарно (бинарный оператор gt).
`Series.le`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения рядов и других элементов попарно (бинарный оператор le).
`Series.ge`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения рядов и других элементов попарно (бинарный оператор ge).
`Series.ne`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения рядов и других элементов попарно (бинарный оператор ne).
`Series.eq`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения рядов и других элементов попарно (бинарный оператор eq).
`Series.product`([axis, skipna, level, ...])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
`Series.dot`(other)	Вычисляет скалярное произведение между рядом и столбцами других.

Применение функций, GroupBy и окно

`Series.apply`(func[, convert_dtype, args])	Вызывает функцию для значений ряда.
`Series.agg`([func, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
`Series.aggregate`([func, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
`Series.transform`(func[, axis])	Вызов `func` для себя, создавая ряд с той же формой оси, что и self.
`Series.map`(arg[, na_action])	Преобразование значений ряда в соответствии с входным отображением или функцией.
`Series.groupby`([by, axis, level, as_index, ...])	Группировка ряда с помощью отображения или по ряду столбцов.
`Series.rolling`(window[, min_periods, ...])	Предоставление вычислений с окном скользящего среднего.
`Series.expanding`([min_periods, center, ...])	Предоставление вычислений с расширяющимся окном.
`Series.ewm`([com, span, halflife, alpha, ...])	Предоставление вычислений с экспоненциально взвешенным (EW) окном.
`Series.pipe`(func, args, *kwargs)	Применение цепных функций, которые ожидают ряды или DataFrame.

Вычисления/описательные статистики

`Series.abs`()	Возвращает Series/DataFrame с абсолютным значением каждого элемента.
`Series.all`([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы являются True, потенциально по оси.
`Series.any`([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если хотя бы один элемент является True, потенциально по оси.
`Series.autocorr`([lag])	Вычисляет автокорреляцию с лагом N.
`Series.between`(left, right[, inclusive])	Возвращает булеву Series, эквивалентную left <= series <= right.
`Series.clip`([lower, upper, axis, inplace])	Обрезает значения по заданному(ым) порогу(ам).
`Series.corr`(other[, method, min_periods])	Вычисляет корреляцию с Series other, исключая пропущенные значения.
`Series.count`([level])	Возвращает количество не-NA/null наблюдений в Series.
`Series.cov`(other[, min_periods, ddof])	Вычисляет ковариацию с Series, исключая пропущенные значения.
`Series.cummax`([axis, skipna])	Возвращает кумуляльный максимум по оси DataFrame или Series.
`Series.cummin`([axis, skipna])	Возвращает кумуляльный минимум по оси DataFrame или Series.
`Series.cumprod`([axis, skipna])	Возвращает кумулятивное произведение по оси DataFrame или Series.
`Series.cumsum`([axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по оси DataFrame или Series.
`Series.describe`([percentiles, include, ...])	Генерирует описательные статистики.
`Series.diff`([periods])	Первое дискретное различие элементов.
`Series.factorize`([sort, na_sentinel, ...])	Кодирует объект как перечисляемый тип или категориальную переменную.
`Series.kurt`([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси.
`Series.mad`([axis, skipna, level])	(УСТЕРЕЖДЕН) Возвращает среднее абсолютное отклонение значений по запрошенной оси.
`Series.max`([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.
`Series.mean`([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение по запрошенной оси.
`Series.median`([axis, skipna, level, ...])	Возвращает медиану значений по запрошенной оси.
`Series.min`([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает минимальное значение по запрошенной оси.
`Series.mode`([dropna])	Возвращает моду(ы) Series.
`Series.nlargest`([n, keep])	Возвращает n наибольших элементов.
`Series.nsmallest`([n, keep])	Возвращает n наименьших элементов.
`Series.pct_change`([periods, fill_method, ...])	Процентное изменение между текущим и предыдущим элементом.
`Series.prod`([axis, skipna, level, ...])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
`Series.quantile`([q, interpolation])	Возвращает значение в заданном квантиле.
`Series.rank`([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисляет ранги числовых данных (от 1 до n) по оси.
`Series.sem`([axis, skipna, level, ddof, ...])	Возвращает несмещенную стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
`Series.skew`([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещенное искажение по запрошенной оси.
`Series.std`([axis, skipna, level, ddof, ...])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
`Series.sum`([axis, skipna, level, ...])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
`Series.var`([axis, skipna, level, ddof, ...])	Возвращает несмещенную дисперсию по запрошенной оси.
`Series.kurtosis`([axis, skipna, level, ...])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси.
`Series.unique`()	Возвращает уникальные значения объекта Series.
`Series.nunique`([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
`Series.is_unique`	Возвращает булево значение, если значения в объекте уникальны.
`Series.is_monotonic`	(УСТЕРЕЖДЕН) Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно возрастают.
`Series.is_monotonic_increasing`	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно возрастают.
`Series.is_monotonic_decreasing`	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно убывают.
`Series.value_counts`([normalize, sort, ...])	Возвращает Series, содержащую подсчеты уникальных значений.

Переиндексация/выбор/манипулирование метками

`Series.align`(other[, join, axis, level, ...])	Выравнивание двух объектов по их осям с указанным методом объединения.
`Series.drop`([labels, axis, index, columns, ...])	Возвращает Series с удаленными указанными метками индекса.
`Series.droplevel`(level[, axis])	Возвращает Series/DataFrame с удалённым(ыми) уровнем(нями) индекса/столбца.
`Series.drop_duplicates`([keep, inplace])	Возвращает Series с удалёнными дублирующими значениями.
`Series.duplicated`([keep])	Указывает дублирующиеся значения Series.
`Series.equals`(other)	Проверяет, содержат ли два объекта одинаковые элементы.
`Series.first`(offset)	Выбирает начальные периоды временных рядов данных на основе временного сдвига.
`Series.head`([n])	Возвращает первые n строк.
`Series.idxmax`([axis, skipna])	Возвращает метку строки максимального значения.
`Series.idxmin`([axis, skipna])	Возвращает метку строки минимального значения.
`Series.isin`(values)	Принадлежат ли элементы в Series значениям в values.
`Series.last`(offset)	Выбирает конечные периоды временных рядов данных на основе временного сдвига.
`Series.reindex`(args, *kwargs)	Приведение Series к новому индексу с опциональной логикой заполнения.
`Series.reindex_like`(other[, method, copy, ...])	Возвращает объект с совпадающими индексами как у объекта other.
`Series.rename`([index, axis, copy, inplace, ...])	Изменение меток индекса или имени Series.
`Series.rename_axis`([mapper, index, columns, ...])	Установить имя оси для индекса или столбцов.
`Series.reset_index`([level, drop, name, ...])	Создать новый DataFrame или Series с сброшенным индексом.
`Series.sample`([n, frac, replace, weights, ...])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
`Series.set_axis`(labels[, axis, inplace, copy])	Назначает желаемый индекс заданной оси.
`Series.take`(indices[, axis, is_copy])	Возвращает элементы по заданным позиционным индексам вдоль оси.
`Series.tail`([n])	Возвращает последние n строк.
`Series.truncate`([before, after, axis, copy])	Усечение Series или DataFrame перед и после некоторого значения индекса.
`Series.where`(cond[, other, inplace, axis, ...])	Замена значений, где условие ложно.
`Series.mask`(cond[, other, inplace, axis, ...])	Замена значений, где условие истинно.
`Series.add_prefix`(prefix)	Добавление префикса к меткам со строкой prefix.
`Series.add_suffix`(suffix)	Добавление суффикса к меткам со строкой suffix.
`Series.filter`([items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов DataFrame в соответствии с указанными метками индекса.

Обработка пропущенных данных

`Series.backfill`([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для `DataFrame.fillna()` с `method='bfill'`.
`Series.bfill`([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для `DataFrame.fillna()` с `method='bfill'`.
`Series.dropna`([axis, inplace, how])	Возвращает новый Series с удалёнными пропущенными значениями.
`Series.ffill`([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для `DataFrame.fillna()` с `method='ffill'`.
`Series.fillna`([value, method, axis, ...])	Заполнение пропущенных значений (NA/NaN) с помощью указанного метода.
`Series.interpolate`([method, axis, limit, ...])	Заполнение значений NaN с помощью метода интерполяции.
`Series.isna`()	Обнаружение пропущенных значений.
`Series.isnull`()	Series.isnull является псевдонимом для Series.isna.
`Series.notna`()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
`Series.notnull`()	Series.notnull является псевдонимом для Series.notna.
`Series.pad`([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для `DataFrame.fillna()` с `method='ffill'`.
`Series.replace`([to_replace, value, inplace, ...])	Замена значений, указанных в to_replace, на value.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

Преобразование, сортировка

`Series.argsort`([axis, kind, order])	Возвращает целочисленные индексы, которые отсортируют значения Series.
`Series.argmin`([axis, skipna])	Возвращает целочисленную позицию наименьшего значения в Series.
`Series.argmax`([axis, skipna])	Возвращает целочисленную позицию наибольшего значения в Series.
`Series.reorder_levels`(order)	Переупорядочивает уровни индекса в соответствии с указанным порядком.
`Series.sort_values`([axis, ascending, ...])	Сортировка по значениям.
`Series.sort_index`([axis, level, ascending, ...])	Сортировка Series по меткам индекса.
`Series.swaplevel`([i, j, copy])	Меняет местами уровни i и j в `MultiIndex`.
`Series.unstack`([level, fill_value])	Преобразует Series с многоуровневым индексом в DataFrame (также известен как «пивот»).
`Series.explode`([ignore_index])	Преобразует каждый элемент из списка в строку.
`Series.searchsorted`(value[, side, sorter])	Находит индексы, куда необходимо вставить элементы для сохранения порядка.
`Series.ravel`([order])	Возвращает сглаженные данные из подлежащего массива в виде ndarray.
`Series.repeat`(repeats[, axis])	Повторяет элементы Series.
`Series.squeeze`([axis])	Сжимает объекты осевых объектов с одним измерением в скаляры.
`Series.view`([dtype])	Создаёт новый вид Series.

Объединение / сравнение / присоединение / слияние

`Series.append`(to_append[, ignore_index, ...])	(УСТАРЕВШИЙ) Объединяет две или более Series.
`Series.compare`(other[, align_axis, ...])	Сравнивает с другой Series и отображает различия.
`Series.update`(other)	Изменяет Series на месте, используя значения из переданной Series.

Доступ к свойствам

pandas предоставляет методы, специфичные для типа данных, через различные аксессоры. Это отдельные пространства имен внутри Series, которые применяются только к определенным типам данных.

Тип данных	Аксессор
Дата и время, интервалы времени, период	dt
Строка	str
Категориальный	cat
Разреженный	sparse

Свойства типа datetimelike

Series.dt можно использовать для доступа к значениям ряда как к типам datetimelike и возвращения нескольких свойств. К ним можно получить доступ, как Series.dt.<property>.

Свойства даты и времени

`Series.dt.date`	Возвращает массив NumPy объектов Python `datetime.date`.
`Series.dt.time`	Возвращает массив NumPy объектов `datetime.time`.
`Series.dt.timetz`	Возвращает массив NumPy объектов `datetime.time` с часовыми поясами.
`Series.dt.year`	Год даты и времени.
`Series.dt.month`	Месяц, где январь=1, декабрь=12.
`Series.dt.day`	День даты и времени.
`Series.dt.hour`	Часы даты и времени.
`Series.dt.minute`	Минуты даты и времени.
`Series.dt.second`	Секунды даты и времени.
`Series.dt.microsecond`	Микросекунды даты и времени.
`Series.dt.nanosecond`	Наносекунды даты и времени.
`Series.dt.week`	(УСТЕРЕЖДЕН) Последовательный номер недели года по стандарту ISO 8601.
`Series.dt.weekofyear`	(УСТЕРЕЖДЕН) Последовательный номер недели года по стандарту ISO 8601.
`Series.dt.dayofweek`	День недели, понедельник=0, воскресенье=6.
`Series.dt.day_of_week`	День недели, понедельник=0, воскресенье=6.
`Series.dt.weekday`	День недели, понедельник=0, воскресенье=6.
`Series.dt.dayofyear`	Порядковый день года.
`Series.dt.day_of_year`	Порядковый день года.
`Series.dt.quarter`	Квартал даты.
`Series.dt.is_month_start`	Указывает, является ли дата первым днем месяца.
`Series.dt.is_month_end`	Указывает, является ли дата последним днем месяца.
`Series.dt.is_quarter_start`	Указатель, является ли дата первым днем квартала.
`Series.dt.is_quarter_end`	Указатель, является ли дата последним днем квартала.
`Series.dt.is_year_start`	Указывает, является ли дата первым днем года.
`Series.dt.is_year_end`	Указывает, является ли дата последним днем года.
`Series.dt.is_leap_year`	Логический указатель, относится ли дата к високосному году.
`Series.dt.daysinmonth`	Количество дней в месяце.
`Series.dt.days_in_month`	Количество дней в месяце.
`Series.dt.tz`	Возвращает часовой пояс.
`Series.dt.freq`	Возвращает объект частоты для данного PeriodArray.

Методы Datetime

`Series.dt.isocalendar`()	Рассчитать год, неделю и день в соответствии со стандартом ISO 8601.
`Series.dt.to_period`(args, *kwargs)	Преобразование к PeriodArray/Index с указанной частотой.
`Series.dt.to_pydatetime`()	Возвращает данные как массив объектов `datetime.datetime`.
`Series.dt.tz_localize`(args, *kwargs)	Локализация tz-неявного Datetime Array/Index в tz-явный Datetime Array/Index.
`Series.dt.tz_convert`(args, *kwargs)	Преобразование tz-явного Datetime Array/Index из одной часовой зоны в другую.
`Series.dt.normalize`(args, *kwargs)	Преобразование времени к полуночи.
`Series.dt.strftime`(args, *kwargs)	Преобразование к Индексу с использованием указанного формата даты.
`Series.dt.round`(args, *kwargs)	Округление данных до указанной частоты freq.
`Series.dt.floor`(args, *kwargs)	Округление данных вниз до указанной частоты freq.
`Series.dt.ceil`(args, *kwargs)	Округление данных вверх до указанной частоты freq.
`Series.dt.month_name`(args, *kwargs)	Возвращение названий месяцев с указанной локалью.
`Series.dt.day_name`(args, *kwargs)	Возвращение названий дней с указанной локалью.

Свойства Period

`Series.dt.qyear`
`Series.dt.start_time`	Получение отметки времени Timestamp для начала периода.
`Series.dt.end_time`	Получение отметки времени Timestamp для конца периода.

Свойства Timedelta

`Series.dt.days`	Количество дней для каждого элемента.
`Series.dt.seconds`	Количество секунд (>= 0 и меньше 1 дня) для каждого элемента.
`Series.dt.microseconds`	Количество микросекунд (>= 0 и меньше 1 секунды) для каждого элемента.
`Series.dt.nanoseconds`	Количество наносекунд (>= 0 и меньше 1 микросекунды) для каждого элемента.
`Series.dt.components`	Возвращение DataFrame компонентов Timedeltas.

Методы Timedelta

`Series.dt.to_pytimedelta`()	Возвращает массив нативных объектов `datetime.timedelta`.
`Series.dt.total_seconds`(args, *kwargs)	Возвращает полную продолжительность каждого элемента в секундах.

Обработка строк

Series.str может быть использовано для доступа к значениям серии в виде строк и применения к ним нескольких методов. К ним можно получить доступ, как к Series.str.<function/property>.

`Series.str.capitalize`()	Преобразовать строки в Series/Индексе в верхний регистр первой буквы.
`Series.str.casefold`()	Преобразовать строки в Series/Индексе к нижнему регистру.
`Series.str.cat`([others, sep, na_rep, join])	Конкатенация строк в Series/Индексе с заданным разделителем.
`Series.str.center`(width[, fillchar])	Выравнивание строк в Series/Индексе по центру.
`Series.str.contains`(pat[, case, flags, na, ...])	Проверка, содержит ли строка в Series или Индексе шаблон или регулярное выражение.
`Series.str.count`(pat[, flags])	Подсчет вхождений шаблона в каждой строке Series/Индекса.
`Series.str.decode`(encoding[, errors])	Декодирование строковых символов в Series/Индексе с использованием указанной кодировки.
`Series.str.encode`(encoding[, errors])	Кодирование строковых символов в Series/Индексе с использованием указанной кодировки.
`Series.str.endswith`(pat[, na])	Проверка, заканчивается ли элемент строки на определенный шаблон.
`Series.str.extract`(pat[, flags, expand])	Извлечение захваченных групп в регулярном выражении pat как столбцов в DataFrame.
`Series.str.extractall`(pat[, flags])	Извлечение захваченных групп в регулярном выражении pat как столбцов в DataFrame.
`Series.str.find`(sub[, start, end])	Возвращает самые низкие индексы в каждой строке в Series/Индексе.
`Series.str.findall`(pat[, flags])	Нахождение всех вхождений шаблона или регулярного выражения в Series/Индексе.
`Series.str.fullmatch`(pat[, case, flags, na])	Определение, полностью ли каждая строка соответствует регулярному выражению.
`Series.str.get`(i)	Извлечение элемента из каждого компонента в указанной позиции или с указанным ключом.
`Series.str.index`(sub[, start, end])	Возвращает самые низкие индексы в каждой строке в Series/Индексе.
`Series.str.join`(sep)	Объединение списков, содержащихся в качестве элементов в Series/Индексе, с указанным разделителем.
`Series.str.len`()	Вычисление длины каждого элемента в Series/Индексе.
`Series.str.ljust`(width[, fillchar])	Выравнивание строк в Series/Индексе по левому краю.
`Series.str.lower`()	Преобразование строк в Series/Индексе в нижний регистр.
`Series.str.lstrip`([to_strip])	Удаление начальных символов.
`Series.str.match`(pat[, case, flags, na])	Определение, начинается ли каждая строка с совпадения регулярного выражения.
`Series.str.normalize`(form)	Возвращает нормальную форму Unicode для строк в Series/Индексе.
`Series.str.pad`(width[, side, fillchar])	Заполнение строк в Series/Индексе до заданной ширины.
`Series.str.partition`([sep, expand])	Разделение строки на части по первому вхождению sep.
`Series.str.removeprefix`(prefix)	Удаление префикса из объекта Series.
`Series.str.removesuffix`(suffix)	Удаление суффикса из объекта Series.
`Series.str.repeat`(repeats)	Дублирование каждой строки в Series или Индексе.
`Series.str.replace`(pat, repl[, n, case, ...])	Замена каждого вхождения шаблона/регулярного выражения в Series/Индексе.
`Series.str.rfind`(sub[, start, end])	Возвращает самые высокие индексы в каждой строке в Series/Индексе.
`Series.str.rindex`(sub[, start, end])	Возвращает самые высокие индексы в каждой строке в Series/Индексе.
`Series.str.rjust`(width[, fillchar])	Выравнивание строк в Series/Индексе по правому краю.
`Series.str.rpartition`([sep, expand])	Разделение строки на части по последнему вхождению sep.
`Series.str.rstrip`([to_strip])	Удаление конечных символов.
`Series.str.slice`([start, stop, step])	Выделение подстрок из каждого элемента в Series или Индексе.
`Series.str.slice_replace`([start, stop, repl])	Замена позиционной подстроки другим значением.
`Series.str.split`([pat, n, expand, regex])	Разделение строк по заданному разделителю.
`Series.str.rsplit`([pat, n, expand])	Разделение строк по заданному разделителю, начиная с конца.
`Series.str.startswith`(pat[, na])	Проверка, начинается ли элемент строки с определенного шаблона.
`Series.str.strip`([to_strip])	Удаление начальных и конечных символов.

`Series.str.swapcase`()	Преобразовать строки в Series/Index к регистру swapcase.
`Series.str.title`()	Преобразовать строки в Series/Index к регистру titlecase.
`Series.str.translate`(table)	Применить отображение всех символов в строке по заданной таблице преобразования.
`Series.str.upper`()	Преобразовать строки в Series/Index к верхнему регистру.
`Series.str.wrap`(width, **kwargs)	Переносить строки в Series/Index на заданную ширину строки.
`Series.str.zfill`(width)	Заполнить строки в Series/Index, добавляя в начало символы '0'.
`Series.str.isalnum`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке буквенно-цифровыми.
`Series.str.isalpha`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке буквенными.
`Series.str.isdigit`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке цифрами.
`Series.str.isspace`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке пробельными.
`Series.str.islower`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке строчными.
`Series.str.isupper`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке заглавными.
`Series.str.istitle`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке в формате titlecase.
`Series.str.isnumeric`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке числовыми.
`Series.str.isdecimal`()	Проверить, являются ли все символы в каждой строке десятичными.
`Series.str.get_dummies`([sep])	Возвратить DataFrame с фиктивными/индикаторными переменными для Series.

Категориальный аксессор

Методы и атрибуты, специфичные для категориального типа данных, доступны через аксессор Series.cat.

`Series.cat.categories`	Категории этого категориального типа.
`Series.cat.ordered`	Есть ли упорядоченная взаимосвязь между категориями.
`Series.cat.codes`	Возвращает Series кодов, а также индекс.

`Series.cat.rename_categories`(args, *kwargs)	Переименовать категории.
`Series.cat.reorder_categories`(args, *kwargs)	Переупорядочить категории, как указано в new_categories.
`Series.cat.add_categories`(args, *kwargs)	Добавить новые категории.
`Series.cat.remove_categories`(args, *kwargs)	Удалить указанные категории.
`Series.cat.remove_unused_categories`(*args, ...)	Удалить неиспользуемые категории.
`Series.cat.set_categories`(args, *kwargs)	Установить категории на указанные new_categories.
`Series.cat.as_ordered`(args, *kwargs)	Установить категориальный тип как упорядоченный.
`Series.cat.as_unordered`(args, *kwargs)	Установить категориальный тип как неупорядоченный.

Разреженный аксессор

Методы и атрибуты, специфичные для разреженного типа данных, предоставляются через аксессор Series.sparse.

`Series.sparse.npoints`	Количество ненулевых элементов.
`Series.sparse.density`	Процент ненулевых элементов (как десятичная дробь).
`Series.sparse.fill_value`	Элементы в data, равные fill_value, не хранятся.
`Series.sparse.sp_values`	Массив NumPy, содержащий ненулевые значения.

`Series.sparse.from_coo`(A[, dense_index])	Создать Series с разреженными значениями из scipy.sparse.coo_matrix.
`Series.sparse.to_coo`([row_levels, ...])	Создать scipy.sparse.coo_matrix из Series с MultiIndex.

Флаги

Флаги относятся к атрибутам объекта pandas. Свойства набора данных (например, дата записи, URL доступа и т. д.) следует хранить в Series.attrs.

Flags(obj, *, allows_duplicate_labels)

Флаги, применяемые к объектам pandas.

Метаданные

Series.attrs — это словарь для хранения глобальных метаданных для этого ряда.

Предупреждение

Series.attrs считается экспериментальным и может измениться без предупреждения.

Series.attrs

Словарь глобальных атрибутов этого набора данных.

Отображение графиков

Series.plot — это как вызываемый метод, так и атрибут пространства имён для определённых методов построения графиков вида Series.plot.<kind>.

Series.plot([kind, ax, figsize, ....])

Аксессор и метод построения графиков для Series

`Series.plot.area`([x, y])	Отображение графика накопленных областей.
`Series.plot.bar`([x, y])	Вертикальная гистограмма.
`Series.plot.barh`([x, y])	Горизонтальная гистограмма.
`Series.plot.box`([by])	Построение диаграммы размаха для столбцов DataFrame.
`Series.plot.density`([bw_method, ind])	Генерация графика оценки плотности ядра с использованием гауссовских ядер.
`Series.plot.hist`([by, bins])	Построение одной гистограммы столбцов DataFrame.
`Series.plot.kde`([bw_method, ind])	Генерация графика оценки плотности ядра с использованием гауссовских ядер.
`Series.plot.line`([x, y])	Построение графиков Series или DataFrame в виде линий.
`Series.plot.pie`(**kwargs)	Генерация круговой диаграммы.

Series.hist([by, ax, grid, xlabelsize, ...])

Построение гистограммы входного ряда с использованием matplotlib.

Сериализация/Ввод/Вывод/Преобразование

`Series.to_pickle`(path[, compression, ...])	Запись объекта в файл с помощью pickle (сериализация).
`Series.to_csv`([path_or_buf, sep, na_rep, ...])	Запись объекта в файл формата CSV (значения, разделённые запятыми).
`Series.to_dict`([into])	Преобразование Series в словарь {метка -> значение} или подобный объекту.
`Series.to_excel`(excel_writer[, sheet_name, ...])	Запись объекта в лист Excel.
`Series.to_frame`([name])	Преобразование Series в DataFrame.
`Series.to_xarray`()	Возвращение объекта xarray из объекта pandas.
`Series.to_hdf`(path_or_buf, key[, mode, ...])	Запись содержащихся данных в файл HDF5 с использованием HDFStore.
`Series.to_sql`(name, con[, schema, ...])	Запись записей, хранящихся в DataFrame, в базу данных SQL.
`Series.to_json`([path_or_buf, orient, ...])	Преобразование объекта в строку JSON.
`Series.to_string`([buf, na_rep, ...])	Вывод строкового представления Series.
`Series.to_clipboard`([excel, sep])	Копирование объекта в буфер обмена системы.
`Series.to_latex`([buf, columns, col_space, ...])	Вывод объекта в таблицу LaTeX, длинную таблицу или вложенную таблицу.
`Series.to_markdown`([buf, mode, index, ...])	Вывод Series в формате, подходящем для Markdown.

© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5.0/reference/series.html

`Series.asfreq`(freq[, method, how, ...])	Преобразует временные ряды в указанную частоту.
`Series.asof`(where[, subset])	Возвращает последнюю строку(и) без каких-либо NaN перед where.
`Series.shift`([periods, freq, axis, fill_value])	Смещает индекс на необходимое количество периодов с необязательной временной freq.
`Series.first_valid_index`()	Возвращает индекс первого не-NA значения или None, если не найдено ни одного не-NA значения.
`Series.last_valid_index`()	Возвращает индекс последнего не-NA значения или None, если не найдено ни одного не-NA значения.
`Series.resample`(rule[, axis, closed, label, ...])	Ресамплирует данные временных рядов.
`Series.tz_convert`(tz[, axis, level, copy])	Преобразует осознанный по временной зоне осевой элемент в целевую временную зону.
`Series.tz_localize`(tz[, axis, level, copy, ...])	Локализует неосознанный по временной зоне индекс Series или DataFrame в целевой временной зоне.
`Series.at_time`(time[, asof, axis])	Выбирает значения в определенное время суток (например, 9:30 утра).
`Series.between_time`(start_time, end_time[, ...])	Выбирает значения между определёнными временами суток (например, 9:00-9:30 утра).
`Series.tshift`([periods, freq, axis])	(УСТАРЕВШИЙ) Смещает индекс времени, используя частоту индекса, если она доступна.
`Series.slice_shift`([periods, axis])	(УСТАРЕВШИЙ) Эквивалентно shift без копирования данных.

Серии

Конструктор

Атрибуты

Преобразование

Индексирование, итерация

Функции бинарных операторов

Применение функций, GroupBy и окно

Вычисления/описательные статистики

Переиндексация/выбор/манипулирование метками

Обработка пропущенных данных

Преобразование, сортировка

Объединение / сравнение / присоединение / слияние

Связанные с временными рядами

Доступ к свойствам

Свойства типа datetimelike

Свойства даты и времени

Методы Datetime

Свойства Period

Свойства Timedelta

Методы Timedelta

Обработка строк

Категориальный аксессор

Разреженный аксессор

Флаги

Метаданные

Отображение графиков

Сериализация/Ввод/Вывод/Преобразование