Серия

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 dtype 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 транспонирование, которое по определению равно self.
`Series.memory_usage`([index, deep])	Возвращает использование памяти серией.
`Series.hasnans`	Возвращает True, если есть какие-либо NaN.
`Series.empty`	Указатель, пуста ли серия/датафрейм.
`Series.dtypes`	Возвращает объект dtype 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])	Преобразует объект pandas в указанный тип данных `dtype`.
`Series.convert_dtypes`([infer_objects, ...])	Преобразует столбцы в лучшие возможные типы данных, используя типы данных, поддерживающие `pd.NA`.
`Series.infer_objects`([copy])	Попытка определить лучшие типы данных для столбцов типа object.
`Series.copy`([deep])	Создает копию индексов и данных этого объекта.
`Series.bool`()	(УСТЕРЕЖДЕН) Возвращает bool одиночного элемента серии или датафрейма.
`Series.to_numpy`([dtype, copy, na_value])	Массив NumPy ndarray, представляющий значения в этой серии или индексе.
`Series.to_period`([freq, copy])	Преобразование серии из DatetimeIndex в PeriodIndex.
`Series.to_timestamp`([freq, how, copy])	Преобразование в DatetimeIndex из Timestamps, в начале периода.
`Series.to_list`()	Возвращает список значений.
`Series.__array__`([dtype, copy])	Возвращает значения как массив NumPy.

Индексирование, итерация

`Series.get`(key[, default])	Получить элемент из объекта для заданного ключа (например, столбец DataFrame).
`Series.at`	Доступ к отдельному значению для пары меток строки/столбца.
`Series.iat`	Доступ к отдельному значению для пары позиций строки/столбца по целочисленному положению.
`Series.loc`	Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или массиву boolean.
`Series.iloc`	(УСТЕРЕЖДЕН) Чисто целочисленное индексирование для выбора по позиции.
`Series.__iter__`()	Возвращает итератор значений.
`Series.items`()	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.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

Функции бинарных операторов

`Series.add`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сложения Series и other по элементам (бинарный оператор add).
`Series.sub`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат вычитания Series и other по элементам (бинарный оператор sub).
`Series.mul`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат умножения Series и other по элементам (бинарный оператор mul).
`Series.div`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарный оператор truediv).
`Series.truediv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарный оператор truediv).
`Series.floordiv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат целочисленного деления Series и other по элементам (бинарный оператор floordiv).
`Series.mod`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат операции modulo Series и other по элементам (бинарный оператор mod).
`Series.pow`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат возведения в степень Series и other по элементам (бинарный оператор pow).
`Series.radd`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сложения Series и other по элементам (бинарный оператор radd).
`Series.rsub`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат вычитания Series и other по элементам (бинарный оператор rsub).
`Series.rmul`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат умножения Series и other по элементам (бинарный оператор rmul).
`Series.rdiv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарный оператор rtruediv).
`Series.rtruediv`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат деления с плавающей точкой Series и other по элементам (бинарный оператор rtruediv).
`Series.rfloordiv`(other[, level, fill_value, ...])	Возвращает результат целочисленного деления Series и other по элементам (бинарный оператор rfloordiv).
`Series.rmod`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат операции modulo Series и other по элементам (бинарный оператор rmod).
`Series.rpow`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат возведения в степень Series и other по элементам (бинарный оператор rpow).
`Series.combine`(other, func[, fill_value])	Комбинирует Series с Series или скаляром согласно func.
`Series.combine_first`(other)	Обновляет нулевые элементы значением из того же местоположения в 'other'.
`Series.round`([decimals])	Округляет каждое значение в Series до заданного числа десятичных знаков.
`Series.lt`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения Series и other по элементам, меньше (бинарный оператор lt).
`Series.gt`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения Series и other по элементам, больше (бинарный оператор gt).
`Series.le`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения Series и other по элементам, меньше или равно (бинарный оператор le).
`Series.ge`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения Series и other по элементам, больше или равно (бинарный оператор ge).
`Series.ne`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения Series и other по элементам, не равно (бинарный оператор ne).
`Series.eq`(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат сравнения Series и other по элементам, равно (бинарный оператор eq).
`Series.product`([axis, skipna, numeric_only, ...])	Возвращает произведение значений по указанной оси.
`Series.dot`(other)	Вычисляет скалярное произведение между Series и столбцами other.

Применение функций, GroupBy и окна

`Series.apply`(func[, convert_dtype, args, by_row])	Вызывает функцию для значений Series.
`Series.agg`([func, axis])	Агрегирует, используя одну или несколько операций по указанной оси.
`Series.aggregate`([func, axis])	Агрегирует, используя одну или несколько операций по указанной оси.
`Series.transform`(func[, axis])	Вызывает `func` на self, создавая Series с той же формой оси, что и self.
`Series.map`(arg[, na_action])	Картирует значения Series в соответствии с входным отображением или функцией.
`Series.groupby`([by, axis, level, as_index, ...])	Группирует Series с помощью отображения или по Series столбцов.
`Series.rolling`(window[, min_periods, ...])	Предоставляет вычисления скользящего окна.
`Series.expanding`([min_periods, axis, method])	Предоставляет вычисления расширяющегося окна.
`Series.ewm`([com, span, halflife, alpha, ...])	Предоставляет вычисления экспоненциально взвешенных (EW) значений.
`Series.pipe`(func, args, *kwargs)	Применяет цепные функции, которые ожидают Series или DataFrames.

Вычисления / описательные статистики

`Series.abs`()	Возвращает Series/DataFrame с абсолютным числовым значением каждого элемента.
`Series.all`([axis, bool_only, skipna])	Возвращает True, если все элементы являются True, потенциально по оси.
`Series.any`([, axis, bool_only, skipna])	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 заданным порогам.
`Series.corr`(other[, method, min_periods])	Вычисляет корреляцию с Series other, исключая пропущенные значения.
`Series.count`()	Возвращает количество ненулевых/не-NA 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 кумуляльный продукт по оси DataFrame или Series.
`Series.cumsum`([axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по оси DataFrame или Series.
`Series.describe`([percentiles, include, exclude])	Генерирует описательные статистики.
`Series.diff`([periods])	Первая дискретная разность элемента.
`Series.factorize`([sort, use_na_sentinel])	Кодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную.
`Series.kurt`([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси.
`Series.max`([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.
`Series.mean`([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает среднее значение по запрошенной оси.
`Series.median`([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает медиану значений по запрошенной оси.
`Series.min`([axis, skipna, 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, ...])	Доля изменения между текущим и предыдущим элементом.
`Series.prod`([axis, skipna, numeric_only, ...])	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) вдоль оси.
`Series.sem`([axis, skipna, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещенную стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
`Series.skew`([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает несмещенную асимметрию по запрошенной оси.
`Series.std`([axis, skipna, ddof, numeric_only])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
`Series.sum`([axis, skipna, numeric_only, ...])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
`Series.var`([axis, skipna, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещенную дисперсию по запрошенной оси.
`Series.kurtosis`([axis, skipna, numeric_only])	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_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 количество уникальных значений.

Переиндексация/выборка/манипулирование метками

`Series.align`(other[, join, axis, level, ...])	Выравнивание двух объектов по осям с указанным методом объединения.
`Series.case_when`(caselist)	Замена значений, где условия равны True.
`Series.drop`([labels, axis, index, columns, ...])	Возврат Series со удаленными метками индекса.
`Series.droplevel`(level[, axis])	Возврат Series/DataFrame с удаленными уровнями индекса/столбцов.
`Series.drop_duplicates`(*[, keep, inplace, ...])	Возврат Series с удаленными дублированными значениями.
`Series.duplicated`([keep])	Указывает дублированные значения Series.
`Series.equals`(other)	Проверка, содержат ли два объекта одни и те же элементы.
`Series.first`(offset)	(УСТАРЕЛО) Выбор начальных периодов временных рядов данных на основе временного сдвига.
`Series.head`([n])	Возврат первых n строк.
`Series.idxmax`([axis, skipna])	Возврат метки строки максимального значения.
`Series.idxmin`([axis, skipna])	Возврат метки строки минимального значения.
`Series.isin`(values)	Являются ли элементы в Series содержащимися в values.
`Series.last`(offset)	(УСТАРЕЛО) Выбор конечных периодов временных рядов данных на основе временного сдвига.
`Series.reindex`([index, axis, method, copy, ...])	Приведение Series к новому индексу с необязательной логикой заполнения.
`Series.reindex_like`(other[, method, copy, ...])	Возврат объекта с совпадающими индексами как у объекта other.
`Series.rename`([index, axis, copy, inplace, ...])	Изменение меток индекса или имени Series.
`Series.rename_axis`([mapper, index, axis, ...])	Установка имени оси для индекса или столбцов.
`Series.reset_index`([level, drop, name, ...])	Генерация новой DataFrame или Series с сброшенным индексом.
`Series.sample`([n, frac, replace, weights, ...])	Возврат случайной выборки элементов из оси объекта.
`Series.set_axis`(labels, *[, axis, copy])	Присвоение желаемого индекса заданной оси.
`Series.take`(indices[, axis])	Возврат элементов в заданных позиционных индексах вдоль оси.
`Series.tail`([n])	Возврат последних n строк.
`Series.truncate`([before, after, axis, copy])	Усечение Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса.
`Series.where`(cond[, other, inplace, axis, level])	Замена значений, где условие равно False.
`Series.mask`(cond[, other, inplace, axis, level])	Замена значений, где условие равно True.
`Series.add_prefix`(prefix[, axis])	Добавление префикса к меткам со строкой prefix.
`Series.add_suffix`(suffix[, axis])	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, ...])	(УСТАРЕЛО) Заполнение пропущенных значений/NaN с помощью следующего действительного наблюдения для заполнения пробела.
`Series.bfill`(*[, axis, inplace, limit, ...])	Заполнение пропущенных значений/NaN с помощью следующего действительного наблюдения для заполнения пробела.
`Series.dropna`(*[, axis, inplace, how, ...])	Возврат новой Series с удаленными пропущенными значениями.
`Series.ffill`(*[, axis, inplace, limit, ...])	Заполнение пропущенных значений/NaN, распространяя последнее действительное наблюдение к следующему действительному.
`Series.fillna`([value, method, axis, ...])	Заполнение пропущенных значений/NaN с использованием указанного метода.
`Series.interpolate`([method, axis, limit, ...])	Заполнение значений NaN с использованием метода интерполяции.
`Series.isna`()	Обнаружение пропущенных значений.
`Series.isnull`()	Series.isnull — псевдоним для Series.isna.
`Series.notna`()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
`Series.notnull`()	Series.notnull — псевдоним для Series.notna.
`Series.pad`(*[, axis, inplace, limit, downcast])	(УСТАРЕЛО) Заполнение пропущенных значений/NaN, распространяя последнее действительное наблюдение к следующему действительному.
`Series.replace`([to_replace, value, inplace, ...])	Замена значений, указанных в to_replace на value.

Переформирование, сортировка

`Series.argsort`([axis, kind, order, stable])	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 с использованием указанного порядка.
`Series.sort_values`(*[, axis, ascending, ...])	Сортирует по значениям.
`Series.sort_index`(*[, axis, level, ...])	Сортирует Series по меткам индекса.
`Series.swaplevel`([i, j, copy])	Меняет местами уровни i и j в `MultiIndex`.
`Series.unstack`([level, fill_value, sort])	Преобразует Series с MultiIndex в DataFrame, также известное как переворот.
`Series.explode`([ignore_index])	Преобразует каждый элемент списка в строку.
`Series.searchsorted`(value[, side, sorter])	Находит индексы, куда следует вставить элементы для сохранения порядка.
`Series.ravel`([order])	(УСТАРЕЛО) Возвращает сплющенные данные в виде массива ndarray или ExtensionArray.
`Series.repeat`(repeats[, axis])	Повторяет элементы Series.
`Series.squeeze`([axis])	Сжимает объекты одномерной оси в скаляры.
`Series.view`([dtype])	(УСТАРЕЛО) Создаёт новый вид Series.

Объединение / сравнение / объединение / слияние

`Series.compare`(other[, align_axis, ...])	Сравнивает с другой Series и отображает различия.
`Series.update`(other)	Изменяет Series на месте, используя значения из переданной Series.

Доступные атрибуты

pandas предоставляет методы, специфичные для типа данных, в различных атрибутах. Это отдельные пространства имён в Series, которые применяются только к определённым типам данных.

`Series.str`	псевдоним для `StringMethods`
`Series.cat`	псевдоним для `CategoricalAccessor`
`Series.dt`	псевдоним для `CombinedDatetimelikeProperties`
`Series.sparse`	псевдоним для `SparseAccessor`
`DataFrame.sparse`	псевдоним для `SparseFrameAccessor`
`Index.str`	псевдоним для `StringMethods`

Тип данных	Атрибут
Datetime, Timedelta, Period	dt
Строка	str
Категориальный	cat
Разреженный	sparse

Свойства datetimelike

Series.dt могут использоваться для доступа к значениям в серии как datetimelike и возврата нескольких свойств. К ним можно обратиться, как к Series.dt.<property>.

Свойства datetime

`Series.dt.date`	Возвращает массив numpy с объектами python `datetime.date`.
`Series.dt.time`	Возвращает массив numpy с объектами `datetime.time`.
`Series.dt.timetz`	Возвращает массив numpy с объектами `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.dayofweek`	День недели, где понедельник=0, воскресенье=6.
`Series.dt.day_of_week`	День недели, где понедельник=0, воскресенье=6.
`Series.dt.weekday`	День недели, где понедельник=0, воскресенье=6.
`Series.dt.dayofyear`	Порядковый день года.
`Series.dt.day_of_year`	Порядковый день года.
`Series.dt.days_in_month`	Количество дней в месяце.
`Series.dt.quarter`	Квартал года.
`Series.dt.is_month_start`	Указывает, является ли дата первым днём месяца.
`Series.dt.is_month_end`	Указывает, является ли дата последним днём месяца.
`Series.dt.is_quarter_start`	Указатель, является ли дата первым днём квартала.
`Series.dt.is_quarter_end`	Указатель, является ли дата последним днём квартала.
`Series.dt.is_year_start`	Указывает, является ли дата первым днём года.
`Series.dt.is_year_end`	Указывает, является ли дата последним днём года.
`Series.dt.is_leap_year`	Булево значение, указывающее, принадлежит ли дата 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.
`Series.dt.unit`

Методы Datetime

`Series.dt.isocalendar`()	Вычисление года, недели и дня в соответствии со стандартом ISO 8601.
`Series.dt.to_period`(args, *kwargs)	Преобразование в PeriodArray/PeriodIndex с определённой частотой.
`Series.dt.to_pydatetime`()	(УСТЕРЕЖДЁН) Возвращает данные в виде массива объектов `datetime.datetime`.
`Series.dt.tz_localize`(args, *kwargs)	Локализация временной зоны для tz-неявного массива/индекса Datetime в tz-явный массив/индекс Datetime.
`Series.dt.tz_convert`(args, *kwargs)	Преобразование tz-явного массива/индекса Datetime из одной временной зоны в другую.
`Series.dt.normalize`(args, *kwargs)	Преобразование времени в полночь.
`Series.dt.strftime`(args, *kwargs)	Преобразование в Индекс с использованием заданного формата даты.
`Series.dt.round`(args, *kwargs)	Округление данных до указанной freq.
`Series.dt.floor`(args, *kwargs)	Приведение данных к нижней границе до указанной freq.
`Series.dt.ceil`(args, *kwargs)	Приведение данных к верхней границе до указанной freq.
`Series.dt.month_name`(args, *kwargs)	Возвращает названия месяцев с указанным языковым окружением.
`Series.dt.day_name`(args, *kwargs)	Возвращает названия дней недели с указанным языковым окружением.
`Series.dt.as_unit`(args, *kwargs)

Свойства Period

`Series.dt.qyear`
`Series.dt.start_time`	Получение метки времени (Timestamp) начала периода.
`Series.dt.end_time`	Получение метки времени (Timestamp) 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`	Возвращает DataFrame компонентов Timedeltas.
`Series.dt.unit`

Методы Timedelta

`Series.dt.to_pytimedelta`()	Возвращает массив объектов `datetime.timedelta`.
`Series.dt.total_seconds`(args, *kwargs)	Возвращает общее время каждого элемента в секундах.
`Series.dt.as_unit`(args, *kwargs)

Обработка строк

Series.str можно использовать для доступа к значениям ряда в виде строк и применения к ним нескольких методов. К ним можно получить доступ как Series.str.<function/property>.

`Series.str.capitalize`()	Преобразовать строки в ряду/индексе в верхний регистр.
`Series.str.casefold`()	Преобразовать строки в ряду/индексе в нижний регистр (нечувствительно к регистру).
`Series.str.cat`([others, sep, na_rep, join])	Объединить строки в ряду/индексе с заданным разделителем.
`Series.str.center`(width[, fillchar])	Выровнять строки в ряду/индексе по центру.
`Series.str.contains`(pat[, case, flags, na, ...])	Проверить, содержится ли шаблон или регулярное выражение в строке ряда или индекса.
`Series.str.count`(pat[, flags])	Подсчитать вхождения шаблона в каждой строке ряда/индекса.
`Series.str.decode`(encoding[, errors])	Декодировать строку символов в ряду/индексе с указанным кодированием.
`Series.str.encode`(encoding[, errors])	Кодировать строку символов в ряду/индексе с указанным кодированием.
`Series.str.endswith`(pat[, na])	Проверить, совпадает ли конец каждого элемента строки с шаблоном.
`Series.str.extract`(pat[, flags, expand])	Извлечь группы захвата в регулярном выражении pat в виде столбцов в DataFrame.
`Series.str.extractall`(pat[, flags])	Извлечь группы захвата в регулярном выражении pat в виде столбцов в DataFrame.
`Series.str.find`(sub[, start, end])	Возвращает самые низкие индексы в каждой строке в ряду/индексе.
`Series.str.findall`(pat[, flags])	Найти все вхождения шаблона или регулярного выражения в ряду/индексе.
`Series.str.fullmatch`(pat[, case, flags, na])	Определить, полностью ли каждая строка соответствует регулярному выражению.
`Series.str.get`(i)	Извлечь элемент из каждого компонента в указанной позиции или с указанным ключом.
`Series.str.index`(sub[, start, end])	Возвращает самые низкие индексы в каждой строке в ряду/индексе.
`Series.str.join`(sep)	Объединить списки, содержащиеся в качестве элементов в ряду/индексе, с указанным разделителем.
`Series.str.len`()	Вычислить длину каждого элемента в ряду/индексе.
`Series.str.ljust`(width[, fillchar])	Выровнять строки в ряду/индексе по левому краю.
`Series.str.lower`()	Преобразовать строки в ряду/индексе в нижний регистр.
`Series.str.lstrip`([to_strip])	Удалить начальные символы.
`Series.str.match`(pat[, case, flags, na])	Определить, начинается ли каждая строка с совпадения регулярного выражения.
`Series.str.normalize`(form)	Возвратить нормальную форму Юникода для строк в ряду/индексе.
`Series.str.pad`(width[, side, fillchar])	Выровнять строки в ряду/индексе до заданной ширины.
`Series.str.partition`([sep, expand])	Разбить строку на части по первому вхождению разделителя sep.
`Series.str.removeprefix`(prefix)	Удалить префикс из ряда объектов.
`Series.str.removesuffix`(suffix)	Удалить суффикс из ряда объектов.
`Series.str.repeat`(repeats)	Дублировать каждую строку в ряду или индексе.
`Series.str.replace`(pat, repl[, n, case, ...])	Заменить каждое вхождение шаблона/регулярного выражения в ряду/индексе.
`Series.str.rfind`(sub[, start, end])	Возвращает самые высокие индексы в каждой строке в ряду/индексе.
`Series.str.rindex`(sub[, start, end])	Возвращает самые высокие индексы в каждой строке в ряду/индексе.
`Series.str.rjust`(width[, fillchar])	Выровнять строки в ряду/индексе по правому краю.
`Series.str.rpartition`([sep, expand])	Разбить строку на части по последнему вхождению разделителя sep.
`Series.str.rstrip`([to_strip])	Удалить конечные символы.
`Series.str.slice`([start, stop, step])	Вырезать подстроки из каждого элемента в ряду или индексе.
`Series.str.slice_replace`([start, stop, repl])	Заменить позиционный срез строки другим значением.
`Series.str.split`([pat, n, expand, regex])	Разбить строки вокруг заданного разделителя.
`Series.str.rsplit`([pat, n, expand])	Разбить строки вокруг заданного разделителя.
`Series.str.startswith`(pat[, na])	Проверить, совпадает ли начало каждого элемента строки с шаблоном.
`Series.str.strip`([to_strip])	Удалить начальные и конечные символы.

`Series.str.swapcase`()	Преобразовать строки в Series/Index к регистру с переключением.
`Series.str.title`()	Преобразовать строки в Series/Index к заглавному регистру.
`Series.str.translate`(table)	Применить заданную таблицу отображения ко всем символам строки.
`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 нулями слева.
`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 пробелами.
`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 заглавными (как в названии).
`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])	Возвращает DataFrame фиктивных/индикаторных переменных для Series.

Категориальный аксессор

Методы и атрибуты, специфичные для категориального типа данных, доступны в аксессоре Series.cat.

`Series.cat.categories`	Категории этого категориального типа.
`Series.cat.ordered`	Упорядочены ли категории.
`Series.cat.codes`	Возвращает Series кодов и 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 новые категории.
`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 разреженных типов данных, предоставляются в аксессоре Series.sparse.

`Series.sparse.npoints`	Количество не- `fill_value` точек.
`Series.sparse.density`	Процент не- `fill_value` точек в виде десятичной дроби.
`Series.sparse.fill_value`	Элементы в data, равные fill_value, не сохраняются.
`Series.sparse.sp_values`	Массив NumPy, содержащий не- `fill_value` 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.

Список аксессор

Методы и атрибуты, специфичные для типа данных Arrow list, предоставляются в аксессоре Series.list.

`Series.list.flatten`()	Разворачивание значений списка.
`Series.list.len`()	Возвращает длину каждого списка в Series.
`Series.list.__getitem__`(key)	Индексирование или срезы списков в Series.

Доступ к структуре

Методы и атрибуты специфичные для структурного типа данных arrow предоставляются в рамках доступа Series.struct.

Series.struct.dtypes

Возвращает объект dtype каждого дочернего поля структуры.

`Series.struct.field`(name_or_index)	Извлекает дочернее поле структуры как Series.
`Series.struct.explode`()	Извлекает все дочерние поля структуры как DataFrame.

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 Series.

Предупреждение

Series.attrs считается экспериментальным и может быть изменён без предупреждения.

Series.attrs

Словарь глобальных атрибутов этого набора данных.

Графики

Series.plot — это одновременно вызываемый метод и атрибут пространства имён для специфичных методов построения графиков вида Series.plot.<kind>.

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

Доступ к построению графиков и метод Series

`Series.plot.area`([x, y, stacked])	Отобразить график области с наложением.
`Series.plot.bar`([x, y])	Вертикальная гистограмма.
`Series.plot.barh`([x, y])	Построить горизонтальную гистограмму.
`Series.plot.box`([by])	Построить график размаха DataFrame столбцов.
`Series.plot.density`([bw_method, ind])	Сгенерировать график оценки плотности ядра с использованием гауссовых ядер.
`Series.plot.hist`([by, bins])	Отобразить одну гистограмму столбцов DataFrame.
`Series.plot.kde`([bw_method, ind])	Сгенерировать график оценки плотности ядра с использованием гауссовых ядер.
`Series.plot.line`([x, y])	Построить график Series или DataFrame как линии.
`Series.plot.pie`(**kwargs)	Сгенерировать круговую диаграмму.

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

Построение гистограммы входного ряда данных 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 с разделителем запятых (csv).
`Series.to_dict`([, into])	Преобразование Series в словарь {метка -> значение} или подобный объекту словарь.
`Series.to_excel`(excel_writer, *[, ...])	Запись объекта в электронную таблицу Excel.
`Series.to_frame`([name])	Преобразование Series в DataFrame.
`Series.to_xarray`()	Возврат объекта xarray из объекта pandas.
`Series.to_hdf`(path_or_buf, *, key[, mode, ...])	Запись содержащихся данных в файл HDF5 с помощью 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, header, ...])	Вывод объекта в LaTeX таблицу, таблицу longtable или вложенную таблицу.
`Series.to_markdown`([buf, mode, index, ...])	Вывод Series в формате, удобном 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/2.2.2/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, ...])	Смещает индекс на нужное количество периодов с необязательной временной freq.
`Series.first_valid_index`()	Возвращает индекс первого ненулевого значения NaN или None, если ненулевое значение NaN не найдено.
`Series.last_valid_index`()	Возвращает индекс последнего ненулевого значения NaN или None, если ненулевое значение NaN не найдено.
`Series.resample`(rule[, axis, closed, label, ...])	Перевыборка данных временных рядов.
`Series.tz_convert`(tz[, axis, level, copy])	Преобразует ось с временной зоной в целевую временную зону.
`Series.tz_localize`(tz[, axis, level, copy, ...])	Локализует индекс без временной зоны Series или DataFrame в целевую временную зону.
`Series.at_time`(time[, asof, axis])	Выбирает значения в определённое время суток (например, 9:30 утра).
`Series.between_time`(start_time, end_time[, ...])	Выбирает значения между определёнными часами дня (например, 9:00-9:30 утра).

Серия

Конструктор

Атрибуты

Преобразование

Индексирование, итерация

Функции бинарных операторов

Применение функций, GroupBy и окна

Вычисления / описательные статистики

Переиндексация/выборка/манипулирование метками

Обработка пропущенных данных

Переформирование, сортировка

Объединение / сравнение / объединение / слияние

Связанные с временными рядами

Доступные атрибуты

Свойства datetimelike

Свойства datetime

Методы Datetime

Свойства Period

Свойства Timedelta

Методы Timedelta

Обработка строк

Категориальный аксессор

Разреженный аксессор

Список аксессор

Доступ к структуре

Флаги

Метаданные

Графики

Сериализация / Ввод/вывод / преобразование