Series

Конструктор

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

Одномерный ndarray с метками осей (включая временные ряды).

Атрибуты

Оси

Series.index	Индекс (метки оси) Series.
Series.array	ExtensionArray данных, лежащих в основе этого Series или Index.
Series.values	Возвращает Series как ndarray или ndarray-подобный объект в зависимости от dtype.
Series.dtype	Вернуть объект dtype исходных данных.
Series.shape	Вернуть кортеж формы базовых данных.
Series.nbytes	Возвращает количество байтов в базовых данных.
Series.ndim	Количество измерений исходных данных, по определению 1.
Series.size	Возвращает количество элементов в базовых данных.
Series.T	Возвращает транспонирование, которое по определению является самим объектом.
Series.memory_usage([index, deep])	Возвращает использование памяти Series.
Series.hasnans	Возвращает True, если есть какие-либо NaN.
Series.empty	Индикатор, пуст ли Series/DataFrame.
Series.dtypes	Вернуть объект dtype исходных данных.
Series.name	Возвращает имя Series.
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])	Привести объект pandas к указанному типу данных dtype.
Series.convert_dtypes([infer_objects, ...])	Преобразование столбцов к наилучшим возможным типам данных с использованием типов, поддерживающих pd.NA.
Series.infer_objects([copy])	Попытка вывести лучшие типы данных для столбцов object.
Series.copy([deep])	Создать копию индексов и данных этого объекта.
Series.bool()	(УСТАРЕЛО) Возвращает логическое значение для одного элемента Series или DataFrame.
Series.to_numpy([dtype, copy, na_value])	Массив NumPy ndarray, представляющий значения в этой Series или Index.
Series.to_period([freq, copy])	Преобразование Series из DatetimeIndex в PeriodIndex.
Series.to_timestamp([freq, how, copy])	Привести к DatetimeIndex временных меток, в начало 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 по заданному ключу (например, столбец DataFrame).
Series.at	Получите одно значение для пары меток строки/столбца.
Series.iat	Доступ к одиночному значению для пары строка/столбец по целочисленной позиции.
Series.loc	Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или булевому массиву.
Series.iloc	(УСТАРЕЛО) Индексирование, основанное исключительно на целочисленных позициях для выбора по положению.
Series.__iter__()	Вернуть итератор значений.
Series.items()	Лениво перебирать кортежи (индекс, значение).
Series.keys()	Возвращает псевдоним для индекса.
Series.pop(элемент)	Возвращает элемент и удаляет из серии.
Series.item()	Вернуть первый элемент исходных данных как скаляр Python.
Series.xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечное сечение из Series/DataFrame.

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

Функции бинарных операторов

Series.add(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает сложение series и other поэлементно (бинарный оператор добавить).
Series.sub(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает вычитание series и other поэлементно (бинарный оператор sub).
Series.mul(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает умножение series и other поэлементно (бинарный оператор mul).
Series.div(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей точкой серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор truediv).
Series.truediv(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей точкой серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор truediv).
Series.floordiv(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает целочисленное деление серии и другого объекта поэлементно (бинарный оператор floordiv).
Series.mod(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает остаток от деления series и other поэлементно (бинарный оператор mod).
Series.pow(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает экспоненциальную степень series и other, поэлементно (бинарный оператор pow).
Series.radd(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает сложение series и other поэлементно (бинарный оператор radd).
Series.rsub(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает вычитание series и other поэлементно (бинарный оператор rsub).
Series.rmul(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает умножение series и other поэлементно (бинарный оператор rmul).
Series.rdiv(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей точкой серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
Series.rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает деление с плавающей точкой серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
Series.rfloordiv(other[, level, fill_value, ...])	Возвращает целочисленное деление серии и другого объекта поэлементно (бинарный оператор rfloordiv).
Series.rmod(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает остаток от деления series и other поэлементно (бинарный оператор rmod).
Series.rpow(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает экспоненциальную степень series и other, поэлементно (бинарный оператор rpow).
Series.combine(other, func[, fill_value])	Объединить Series с Series или скаляром в соответствии с функция.
Series.combine_first(other)	Обновить нулевые элементы значением из того же места в 'other'.
Series.round([decimals])	Округлить каждое значение в Series до заданного количества десятичных знаков.
Series.lt(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает меньшее из значений серии и другого объекта поэлементно (бинарный оператор lt).
Series.gt(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает 'Больше чем' для серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор gt).
Series.le(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает меньше или равно для series и other, поэлементно (бинарный оператор le).
Series.ge(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает больше или равно для серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор ge).
Series.ne(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает неравенство серии и другого объекта, поэлементно (бинарный оператор ne).
Series.eq(other[, level, fill_value, axis])	Возвращает результат поэлементного сравнения series и other на равенство (бинарный оператор eq).
Series.product([axis, skipna, numeric_only, ...])	Возвращает произведение значений по запрошенной 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])	Вызвать функцию для значений Series.
Series.agg([func, axis])	Агрегировать с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
Series.aggregate([func, axis])	Агрегировать с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
Series.transform(func[, axis])	Вызов func на self, производя Series с той же формой оси, что и self.
Series.map(arg[, na_action])	Сопоставление значений Series в соответствии с входным отображением или функцией.
Series.groupby([by, axis, level, as_index, ...])	Группировать Series с помощью маппера или по Series столбцов.
Series.rolling(window[, min_periods, ...])	Предоставляет скользящие оконные вычисления.
Series.expanding([min_periods, axis, method])	Предоставить вычисления с расширяющимся окном.
Series.ewm([com, span, halflife, alpha, ...])	Предоставить экспоненциально взвешенные (EW) вычисления.
Series.pipe(func, *args, **kwargs)	Применение цепочечных функций, которые ожидают Series или DataFrames.

Вычисления / описательная статистика

Series.abs()	Возвращает Series/DataFrame с абсолютным числовым значением каждого элемента.
Series.all([axis, bool_only, skipna])	Возвращает, являются ли все элементы True, возможно по оси.
Series.any(*[, axis, bool_only, skipna])	Возвращает, является ли какой-либо элемент True, возможно, по оси.
Series.autocorr([lag])	Вычислите автокорреляцию с лагом N.
Series.between(left, right[, inclusive])	Возвращает булевый Series, эквивалентный left <= series <= right.
Series.clip([lower, upper, axis, inplace])	Обрежьте значения по заданному порогу(ам).
Series.corr(other[, method, min_periods])	Вычисление корреляции с other Series, исключая пропущенные значения.
Series.count()	Возвращает количество ненулевых/непустых наблюдений в Series.
Series.cov(other[, min_periods, ddof])	Вычисление ковариации с Series, исключая пропущенные значения.
Series.cummax([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный максимум по оси DataFrame или Series.
Series.cummin([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный 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, exclude])	Генерация описательной статистики.
Series.diff([периоды])	Первая дискретная разность элемента.
Series.factorize([sort, use_na_sentinel])	Кодировать объект как перечисленный тип или категориальную переменную.
Series.kurt([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает несмещённый 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 указанной оси.
Series.mode([dropna])	Возвращает моду(ы) Series.
Series.nlargest([n, keep])	Возвращает наибольший n элементы.
Series.nsmallest([n, keep])	Вернуть наименьший n элементы.
Series.pct_change([periods, fill_method, ...])	Дробное изменение между текущим и предыдущим элементом.
Series.prod([axis, skipna, numeric_only, ...])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
Series.quantile([q, interpolation])	Возвращает значение по заданному квантилю.
Series.rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисление числовых рангов данных (от 1 до n) вдоль оси.
Series.sem([axis, skipna, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
Series.skew([axis, skipna, numeric_only])	Возвращает несмещенное асимметричное распределение по запрошенной оси.
Series.std([axis, skipna, ddof, numeric_only])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по указанной 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 несмещённый 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, ...])	Вернуть Series, содержащий количество уникальных значений.

Переиндексация / выборка / манипуляция метками

Series.align(other[, join, axis, level, ...])	Выровнять два объекта по их осям с указанным методом соединения.
Series.case_when(список случаев)	Заменяет значения там, где условия истинны.
Series.drop([labels, axis, index, columns, ...])	Возвращает Series с удаленными указанными метками индекса.
Series.droplevel(level[, axis])	Возвращает Series/DataFrame с удаленным запрошенным уровнем индекса/столбца.
Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, ...])	Возвращает Series с удаленными дублирующимися значениями.
Series.duplicated([keep])	Указывает дублирующиеся значения Series.
Series.equals(other)	Проверить, содержат ли два объекта одинаковые элементы.
Series.first(смещение)	(УСТАРЕЛО) Выбор начальных периодов временных рядов на основе смещения даты.
Series.head([n])	Вернуть первый n строк.
Series.idxmax([axis, skipna])	Возвращает метку строки с максимальным значением.
Series.idxmin([axis, skipna])	Возвращает метку строки минимального значения.
Series.isin(values)	Содержатся ли элементы в Series в values.
Series.last(смещение)	(УСТАРЕЛО) Выбирать последние периоды временных рядов на основе смещения даты.
Series.reindex([index, axis, method, copy, ...])	Привести Series к новому индексу с опциональной логикой заполнения.
Series.reindex_like(other[, method, copy, ...])	Возвращает объект с совпадающими индексами, как другой объект.
Series.rename([index, axis, copy, inplace, ...])	Изменение меток индекса или имени Series.
Series.rename_axis([mapper, index, axis, ...])	Установите имя оси для индекса или столбцов.
Series.reset_index([level, drop, name, ...])	Создать новый DataFrame или Series со сброшенным индексом.
Series.sample([n, frac, replace, weights, ...])	Вернуть случайную выборку элементов из оси объекта.
Series.set_axis(labels, *[, axis, copy])	Назначить желаемый индекс для заданной оси.
Series.take(indices[, axis])	Возвращает элементы в заданном позиционный индексы вдоль оси.
Series.tail([n])	Возвращает последний n строк.
Series.truncate([before, after, axis, copy])	Обрезать Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса.
Series.where(cond[, other, inplace, axis, level])	Заменить значения, где условие ложно.
Series.mask(cond[, other, inplace, axis, level])	Заменить значения, где условие истинно.
Series.add_prefix(prefix[, axis])	Добавить префикс к меткам строкой префикс.
Series.add_suffix(suffix[, axis])	Добавление строковых суффиксов к меткам суффикс.
Series.filter([items, like, regex, axis])	Выберите подмножество строк или столбцов фрейма данных в соответствии с указанными метками индекса.

Обработка пропущенных данных

Series.backfill(*[, axis, inplace, limit, ...])	(УСТАРЕЛО) Заполнение значений NA/NaN с использованием следующего допустимого наблюдения для заполнения пропуска.
Series.bfill(*[, axis, inplace, limit, ...])	Заполните значения NA/NaN, используя следующее допустимое наблюдение для заполнения пробела.
Series.dropna(*[, axis, inplace, how, ...])	Возвращает новый Series с удалёнными пропущенными значениями.
Series.ffill(*[, axis, inplace, limit, ...])	Заполнение NA/NaN значений путем распространения последнего валидного наблюдения до следующего валидного.
Series.fillna([value, method, axis, ...])	Заполнить значения NA/NaN с использованием указанного метода.
Series.interpolate([method, axis, limit, ...])	Заполнить значения NaN с помощью метода интерполяции.
Series.isna()	Обнаружить пропущенные значения.
Series.isnull()	Series.isnull является псевдонимом для Series.isna.
Series.notna()	Обнаружить существующие (не пропущенные) значения.
Series.notnull()	Series.notnull является псевдонимом для Series.notna.
Series.pad(*[, axis, inplace, limit, downcast])	(УСТАРЕЛО) Заполнение значений NA/NaN путем распространения последнего допустимого наблюдения на следующее допустимое.
Series.replace([to_replace, value, inplace, ...])	Заменить значения, указанные в to_replace с значение.

Изменение формы, сортировка

Series.argsort([axis, kind, order, stable])	Вернуть целочисленные индексы, которые отсортировали бы 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(порядок)	Переупорядочить уровни индекса, используя порядок ввода.
Series.sort_values. Читателю не нужно устанавливать	Сортировка по значениям.
Series.sort_index(*[, axis, level, ...])	Сортировка Series по меткам индекса.
Series.swaplevel([i, j, copy])	Поменять местами уровни i и j в MultiIndex.
Series.unstack([level, fill_value, sort])	Развернуть, также известное как свод, Series с MultiIndex для создания DataFrame.
Series.explode([ignore_index])	Преобразуйте каждый элемент спискообразного объекта в строку.
Series.searchsorted(value[, side, sorter])	Найти индексы, куда следует вставить элементы для сохранения порядка.
Series.ravel([order])	(УСТАРЕЛО) Возвращает выровненные базовые данные как ndarray или ExtensionArray.
Series.repeat(repeats[, axis])	Повторение элементов Series.
Series.squeeze([axis])	Сжать одномерные объекты осей в скаляры.
Series.view([dtype])	(УСТАРЕЛО) Создать новое представление Series.

Объединение / сравнение / соединение / слияние

Series.compare(other[, align_axis, ...])	Сравнить с другой Series и показать различия.
Series.update(other)	Изменение Series на месте с использованием значений из переданного Series.

Связанные с временными рядами

Series.asfreq(freq[, method, how, ...])	Преобразовать временной ряд в указанную частоту.
Series.asof(where[, subset])	Вернуть последнюю строку(и) без каких-либо NaN перед где.
Series.shift([periods, freq, axis, ...])	Сдвинуть индекс на желаемое количество периодов с необязательным временем freq.
Series.first_valid_index()	Возвращает индекс первого не-NA значения или None, если не-NA значение не найдено.
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, ...])	Передискретизация временных рядов.
Series.tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразовать ось с учетом часового пояса в целевой часовой пояс.
Series.tz_localize(tz[, axis, level, copy, ...])	Локализует индекс Series или DataFrame без часового пояса в целевой часовой пояс.
Series.at_time(time[, asof, axis])	Выбор значений в определенное время суток (например, 9:30 утра).
Series.between_time(start_time, end_time[, ...])	Выбрать значения между определенными временами дня (например, 9:00-9:30 утра).

Аксессоры

pandas предоставляет методы, специфичные для типов данных, под различными аксессорами. Это отдельные пространства имен внутри Series которые применяются только к определенным типам данных.

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

Тип данных	Аксессор
Datetime, Timedelta, Period	dt
String	str
Категориальный	cat
Разреженный	разреженный

Свойства даты и времени

Series.dt может использоваться для доступа к значениям серии как к дате-времени и возвращает несколько свойств. К ним можно получить доступ как Series.dt..

Свойства даты и времени

Series.dt.date	Возвращает массив numpy из python datetime.date объекты.
Series.dt.time	Возвращает массив numpy из datetime.time объекты.
Series.dt.timetz	Возвращает массив numpy из datetime.time объектах с часовыми поясами.
Series.dt.year	Год даты и времени.
Series.dt.month	Месяц как 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 с понедельником=0, воскресеньем=6.
Series.dt.day_of_week	День недели с понедельником=0, воскресеньем=6.
Series.dt.weekday	День недели с понедельником=0, воскресеньем=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 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	Индикатор того, является ли дата первым днем квартала.
Series.dt.is_quarter_end	Индикатор того, является ли дата последним днём 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 индикатор, указывающий, 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 этого PeriodArray.
Series.dt.unit

Методы Datetime

Series.dt.isocalendar()	Вычислить год, неделю и день в соответствии со стандартом ISO 8601.
Series.dt.to_period(*args, **kwargs)	Приведение к PeriodArray/PeriodIndex с определённой частотой.
Series.dt.to_pydatetime()	(УСТАРЕЛО) Возвращает данные в виде массива datetime.datetime объекты.
Series.dt.tz_localize(*args, **kwargs)	Локализация Datetime Array/Index без часового пояса в Datetime Array/Index с часовым поясом.
Series.dt.tz_convert(*args, **kwargs)	Преобразует Datetime Array/Index с информацией о часовом поясе из одного часового пояса в другой.
Series.dt.normalize(*args, **kwargs)	Преобразовать время в полночь.
Series.dt.strftime(*args, **kwargs)	Преобразовать в Index с использованием указанного формата даты.
Series.dt.round(*args, **kwargs)	Выполнить операцию округления данных до указанного freq.
Series.dt.floor(*args, **kwargs)	Выполнить операцию округления вниз для данных до указанного freq.
Series.dt.ceil(*args, **kwargs)	Выполняет операцию округления вверх для данных до указанной freq.
Series.dt.month_name(*args, **kwargs)	Вернуть названия месяцев с указанной локалью.
Series.dt.day_name(*args, **kwargs)	Возвращает названия дней с указанной локалью.
Series.dt.as_unit(*args, **kwargs)

Свойства Period

Series.dt.qyear
Series.dt.start_time	Получить Timestamp для начала периода.
Series.dt.end_time	Получить 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	Возвращает DataFrame компонентов Timedeltas.
Series.dt.unit

Методы Timedelta

Series.dt.to_pytimedelta()	Возвращает массив нативных datetime.timedelta объекты.
Series.dt.total_seconds(*args, **kwargs)	Возвращает общую продолжительность каждого элемента, выраженную в секундах.
Series.dt.as_unit(*args, **kwargs)

Обработка строк

Series.str может использоваться для доступа к значениям серии как строкам и применения к ним нескольких методов. Доступ к ним можно получить как Series.str..

Series.str.capitalize()	Преобразовать строки в Series/Index в заглавные буквы.
Series.str.casefold()	Преобразует строки в Series/Index в регистр casefolded.
Series.str.cat([others, sep, na_rep, join])	Объединить строки в Series/Index с заданным разделителем.
Series.str.center(width[, fillchar])	Дополнить строки в Series/Index слева и справа.
Series.str.contains(pat[, case, flags, na, ...])	Проверить, содержится ли шаблон или регулярное выражение в строке Series или Index.
Series.str.count(pat[, flags])	Подсчет вхождений шаблона в каждой строке Series/Index.
Series.str.decode(encoding[, errors, dtype])	Декодировать строку символов в Series/Index с использованием указанной кодировки.
Series.str.encode(encoding[, errors])	Закодировать строку символов в Series/Index с использованием указанной кодировки.
Series.str.endswith(pat[, na])	Проверить, соответствует ли конец каждого строкового элемента шаблону.
Series.str.extract(pat[, flags, expand])	Извлечение захваченных групп в регулярном выражении шаблон как столбцы в DataFrame.
Series.str.extractall(pat[, flags])	Извлечение захваченных групп в регулярном выражении шаблон как столбцы в DataFrame.
Series.str.find(sub[, start, end])	Возвращает наименьшие индексы в каждой строке в Series/Index.
Series.str.findall(pat[, flags])	Найти все вхождения шаблона или регулярного выражения в Series/Index.
Series.str.fullmatch(pat[, case, flags, na])	Определяет, полностью ли каждая строка соответствует регулярному выражению.
Series.str.get(i)	Извлечение элемента из каждого компонента по указанной позиции или с указанным ключом.
Series.str.index(sub[, start, end])	Возвращает наименьшие индексы в каждой строке Series/Index.
Series.str.join(sep)	Объединение списков, содержащихся как элементы в Series/Index, с заданным разделителем.
Series.str.len()	Вычислить длину каждого элемента в Series/Index.
Series.str.ljust(width[, fillchar])	Заполнить правую сторону строк в Series/Index.
Series.str.lower()	Преобразовать строки в Series/Index 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(форма)	Вернуть нормальную форму Unicode для строк в Series/Index.
Series.str.pad(width[, side, fillchar])	Дополнить строки в Series/Index до ширины.
Series.str.partition([sep, expand])	Разделить строку при первом вхождении sep.
Series.str.removeprefix(prefix)	Удалить префикс из серии объектов.
Series.str.removesuffix(суффикс)	Удалить суффикс из серии объектов.
Series.str.repeat(повторы)	Дублировать каждую строку в Series или Index.
Series.str.replace(pat, repl[, n, case, ...])	Заменить каждое вхождение шаблона/регулярного выражения в Series/Index.
Series.str.rfind(sub[, start, end])	Возвращает наивысшие индексы в каждой строке Series/Index.
Series.str.rindex(sub[, start, end])	Возвращает наивысшие индексы в каждой строке Series/Index.
Series.str.rjust(width[, fillchar])	Дополнить левую сторону строк в Series/Index.
Series.str.rpartition([sep, expand])	Разделить строку по последнему вхождению sep.
Series.str.rstrip([to_strip])	Удалить конечные символы.
Series.str.slice([начало, конец, шаг])	Извлечение подстрок из каждого элемента в Series или Index.
Series.str.slice_replace([start, stop, repl])	Заменить позиционный срез строки другим значением.
Series.str.split([pat, n, expand, regex])	Разделить строки по заданному разделителю/разделителю.
Series.str.rsplit([pat, n, expand])	Разделить строки по заданному разделителю/разделителю.
Series.str.startswith(pat[, na])	Проверка, соответствует ли начало каждого строкового элемента шаблону.
Series.str.strip([to_strip])	Удалить начальные и конечные символы.
Series.str.swapcase()	Преобразовать строки в Series/Index в регистр с заменой регистра.
Series.str.title()	Преобразует строки в Series/Index в регистр заголовка.
Series.str.translate(таблица)	Сопоставьте все символы в строке через заданную таблицу сопоставления.
Series.str.upper()	Преобразовать строки в Series/Index в верхний регистр.
Series.str.wrap(width, **kwargs)	Перенос строк в Series/Index по указанной ширине строки.
Series.str.zfill(ширина)	Дополнение строк в Series/Index путём добавления символов '0' в начало.
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 заглавными.
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 под Series.cat аксессор.

Series.cat.categories	Категории этой категориальной переменной.
Series.cat.ordered	Имеют ли категории упорядоченное отношение.
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 в указанные новые категории.
Series.cat.as_ordered(*args, **kwargs)	Установить, что Categorical является упорядоченным.
Series.cat.as_unordered(*args, **kwargs)	Установить категориальный тип как неупорядоченный.

Sparse аксессор

Для разреженных типов данных предоставляются специфические методы и атрибуты под Series.sparse аксессор.

Series.sparse.npoints	Количество не- fill_value точки.
Series.sparse.density	Процент не- fill_value точки, как десятичные.
Series.sparse.fill_value	Элементы в данные которые fill_value не хранятся.
Series.sparse.sp_values	ndarray, 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, ...])	Создание scipy.sparse.coo_matrix из Series с MultiIndex.

Листовой аксессор

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

Series.list.flatten()	Сгладить значения списка.
Series.list.len()	Возвращает длину каждого списка в Series.
Series.list.__getitem__(ключ)	Индексы или срезы списков в Series.

Структурный аксессор

Специфичные методы и атрибуты для структурного типа данных Arrow предоставляются под Series.struct аксессор.

Series.struct.dtypes

Возвращает объект dtype каждого дочернего поля структуры.

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

Флаги

Флаги относятся к атрибутам объекта pandas. Свойства набора данных (например, дата записи, URL, с которого он был получен, и т.д.) должны храниться в Series.attrs.

Flags(obj, *, allows_duplicate_labels)

Флаги, применяемые к объектам pandas.

Метаданные

Series.attrs это словарь для хранения глобальных метаданных для этой Series.

Предупреждение

Series.attrs считается экспериментальным и может измениться без предупреждения.

Series.attrs

Словарь глобальных атрибутов этого набора данных.

Построение графиков

Series.plot является одновременно вызываемым методом и атрибутом пространства имен для конкретных методов построения графиков вида Series.plot..

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

Series plotting accessor and method

Series.plot.area([x, y, stacked])	Построить stacked area plot.
Series.plot.bar([x, y])	Вертикальная столбчатая диаграмма.
Series.plot.barh([x, y])	Создать горизонтальную столбчатую диаграмму.
Series.plot.box([by])	Построить диаграмму размаха (ящик с усами) для столбцов DataFrame.
Series.plot.density([bw_method, ind])	Построение оценки плотности ядра с использованием гауссовских ядер.
Series.plot.hist([by, bins])	Построить одну гистограмму столбцов DataFrame.
Series.plot.kde([bw_method, ind])	Построение оценки плотности ядра с использованием гауссовских ядер.
Series.plot.line([x, y])	Построение Series или DataFrame в виде линий.
Series.plot.pie(**kwargs)	Создать круговую диаграмму.

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

Строит гистограмму входного ряда с использованием matplotlib.

Сериализация / Ввод-вывод / преобразование

Series.to_pickle(path, *[, compression, ...])	Pickle (сериализация) объекта в файл.
Series.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, ...])	Запись объекта в файл значений, разделенных запятыми (csv).
Series.to_dict(*[, into])	Преобразовать Series в словарь {метка -> значение} или объект, подобный словарю.
Series.to_excel(excel_writer, *[, ...])	Запись объекта на лист Excel.
Series.to_frame([name])	Преобразовать Series в DataFrame.
Series.to_xarray()	Вернуть объект xarray из объекта pandas.
Series.to_hdf(path_or_buf, *, key[, mode, ...])	Записать содержащиеся данные в файл HDF5 с использованием HDFStore.
Series.to_sql(name, con, *[, schema, ...])	Записать записи, хранящиеся в DataFrame, в базу данных SQL.
Series.to_json([path_or_buf, orient, ...])	Преобразовать объект в строку JSON.
Series.to_string([buf, na_rep, ...])	Отображение строкового представления Series.
Series.to_clipboard(*[, excel, sep])	Копировать объект в буфер обмена системы.
Series.to_latex([buf, columns, header, ...])	Отобразить объект в виде таблицы LaTeX, longtable или вложенной таблицы.
Series.to_markdown([buf, mode, index, ...])	Вывод Series в формате, удобном для Markdown.