pandas.Series

classpandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)[source]

带轴标签的一维参考线(包括时间序列)。

标签不需要是唯一的,但必须是任何hashable类型。对象同时支持整型和基于标签的索引,并且提供一大堆涉及索引操作的方法。基于ndarray的统计方法已被覆盖,从而可以自动排除丢失的数据(当前表示为NAN)

系列(+, - ,/,,*)之间的操作基于其关联的索引值 - 它们不需要是相同的长度。结果索引将是两个索引的排序联合。

参数:

data:array-like,dict或scalar value

包含以Series存储的数据

index:array-like或Index(1d)

值必须是唯一的且具有散列值,与数据长度相同。索引对象(或与数据长度相同的其他可迭代对象)如果未提供,将默认为RangeIndex(len(data))。如果使用dict和index序列,则索引将覆盖dict中找到的键。

dtype:numpy.dtype或None

如果为None,dtype将被推断

copy:boolean,default False

复制输入数据

属性

T 返回转置,这是通过定义self
asobject return object包含盒装值的系列
at 基于快速标签的标量访问器
axes 返回行轴标签的列表
base 如果基础数据的内存是,则返回基础对象
blocks as_blocks()的内部属性,属性同义词
data 返回底层数据的数据指针
dtype 返回底层数据的dtype对象
dtypes 返回底层数据的dtype对象
empty 如果NDFrame完全为空[无项目],则为True,表示任何轴的长度为0。
flags
ftype 返回如果数据稀疏|密集
ftypes 返回如果数据稀疏|密集
hasnans
iat 快速整数位置标量存取器。
iloc 纯粹基于整数位置的索引,用于按位置选择。
imag
is_copy
is_monotonic 如果对象中的值为,则返回布尔值
is_monotonic_decreasing 如果对象中的值为,则返回布尔值
is_monotonic_increasing 如果对象中的值为,则返回布尔值
is_time_series
is_unique 如果对象中的值是唯一的,则返回布尔值
itemsize 返回底层数据项的dtype的大小
ix 主要是基于标签位置的索引器,具有整数位置后备。
loc 纯标签位置索引器,用于按标签选择。
name
nbytes 返回底层数据中的字节数
ndim 返回底层数据的维数,
real
shape 返回基础数据的形状的元组
size 返回底层数据中的元素数量
strides 返回基础数据的步幅
values 返回系列为ndarray或ndarray样

方法

abs() 返回具有绝对值的对象,仅适用于全部为数字的对象。
add(其他[,level,fill_value,axis]) 添加系列和其他,元素方式(二元运算符add)。
add_prefix(prefix) 将前缀字符串与面板项名称连接。
add_suffix(suffix) 将后缀字符串与面板项名称连接。
align(其他[,join,axis,level,copy,...]) 将它们的轴上的两个对象与
all([axis,bool_only,skipna,level]) 返回所有元素是否超过请求的轴的True
any([axis,bool_only,skipna,level]) 返回任何元素是否超过请求的轴为True
append(to_append [,ignore_index,...]) 串联两个或更多系列。
apply(func [,convert_dtype,args]) 对Series的值调用函数。
argmax([axis,skipna]) 首次出现最大值的索引。
argmin([axis,skipna]) 首次出现最小值的索引。
argsort([axis,kind,order]) 覆盖ndarray.argsort。
as_blocks([copy]) 将帧转换为每个具有同类dtype的dtype - >构造函数类型的dict。
as_matrix([columns]) 将帧转换为其Numpy数组表示。
asfreq(freq [,method,how,normalize]) 将TimeSeries转换为指定的频率。
asof(其中[,subset]) 最后一行没有任何NaN被采取(或最后一行没有
astype(dtype [,copy,raise_on_error]) 投射对象以输入numpy.dtype
at_time(time [,asof]) 在特定时段选择值(例如
autocorr([lag]) Lag-N自相关
between(左,右[,含]) 返回boolean系列相当于left
between_time(start_time,end_time [,...]) 在一天的特定时间(例如,9:00-9:30 AM)之间选择值。
bfill([axis,inplace,limit,downcast]) NDFrame.fillna的同义词(method ='bfill')
bool() 返回一个单元素的布尔PandasObject。
cat CategoricalAccessor的别名
clip([下,上,轴]) 修整输入阈值处的值。
clip_lower(threshold [,axis]) 返回具有低于给定值的值的输入的副本。
clip_upper(threshold [,axis]) 返回具有高于给定值的值的输入的副本。
combine(other,func [,fill_value]) 对两个系列使用给定的函数执行元素二进制操作
combine_first(other) 组合系列值,首先选择调用系列的值。
compound([axis,skipna,level]) 返回请求轴的值的复合百分比
compress(condition,\ * args,\ * \ * kwargs) 将沿给定轴的阵列的选定切片作为系列返回
consolidate([inplace]) 使用“合并”内部(每个dtype的数据分组在单个ndarray中)计算NDFrame。
convert_objects([convert_dates,...]) 已弃用。
copy([deep]) 复制此对象数据。
corr(other [,method,min_periods]) 其他系列计算相关性,不包括缺少的值
count([level]) 返回系列中非NA /零值观察值的数量
cov(其他[,min_periods]) 计算与系列的协方差,不包括缺少的值
cummax([axis,skipna]) 返回请求轴上的累积最大值。
cummin([axis,skipna]) 返回所请求轴上的累积最小值。
cumprod([axis,skipna]) 通过请求轴返回累积乘积。
cumsum([axis,skipna]) 通过请求轴返回累积和。
describe([percentiles,include,exclude]) 生成各种汇总统计,不包括NaN值。
diff([periods]) 对象的第一离散差异
div(其他[,level,fill_value,axis]) 浮点除法的系列和其他,元素(二进制运算符truediv)。
divide(other [,level,fill_value,axis]) 浮点除法的系列和其他,元素(二进制运算符truediv)。
dot(其他) 与DataFrame或内积与系列的矩阵乘法
drop(标签[,axis,level,inplace,errors]) 返回请求轴中标签已删除的新对象。
drop_duplicates(\ * args,\ * \ * kwargs) 删除重复值的返回系列
dropna([axis,inplace]) 返回无null值的系列
dt CombinedDatetimelikeProperties的别名
duplicated(\ * args,\ * \ * kwargs) 返回boolean表示重复值的系列
eq(其他[,level,fill_value,axis]) 等于系列和其他,元素方式(二元运算符eq)。
equals(其他) 确定两个NDFrame对象是否包含相同的元素。
ewm([com,span,halflife,alpha,...]) 提供指数加权函数
expanding([min_periods,freq,center,axis]) 提供扩展转换。
factorize([sort,na_sentinel]) 将对象编码为枚举类型或类别变量
ffill([axis,inplace,limit,downcast]) NDFrame.fillna的同义词(method ='ffill')
fillna([value,method,axis,inplace,...]) 使用指定的方法填充NA / NaN值
filter([items,like,regex,axis]) 子集根据指定索引中的标签的数据帧的行或列。
first(偏移) 用于基于日期偏移对时间序列数据的初始时间进行子集化的便利方法。
first_valid_index() 返回第一个非NA /空值的标签
floordiv(其他[,level,fill_value,axis]) 系列的整数除法和其他,元素方式(二元运算符floordiv)。
from_array(arr [,index,name,dtype,copy,...])
from_csv(path [,sep,parse_dates,header,...]) 读取CSV文件(DISCOURAGED,请改用pandas.read_csv())。
ge(其他[,level,fill_value,axis]) 大于或等于系列和其他,元素方式(二元运算符ge)。
get(key [,default]) 从给定键的对象获取项目(DataFrame列,面板切片等)。
get_dtype_counts() 返回此对象中的dtypes的计数。
get_ftype_counts() 返回此对象中的ftypes的计数。
get_value(label [,takeable]) 在传递的索引标签快速检索单个值
get_values() 与值相同(但处理稀疏转换);是一个视图
groupby([by,axis,level,as_index,sort,...]) 使用mapper的组系列(dict或key函数,将给定函数应用于组,将结果返回为系列)或通过一系列列。
gt(其他[,level,fill_value,axis]) 大于系列和其他,元素方式(二元运算符gt)。
head([n]) 返回前n行
hist([by,ax,grid,xlabelsize,xrot,...]) 使用matplotlib绘制输入序列的直方图
idxmax([axis,skipna]) 首次出现最大值的索引。
idxmin([axis,skipna]) 首次出现最小值的索引。
iget(i [,axis]) DEPRECATED。
iget_value(i [,axis]) DEPRECATED。
interpolate([method,axis,limit,inplace,...]) 根据不同的方法内插值。
irow(i [,axis]) DEPRECATED。
isin(values) 返回布尔Series,显示Series中的每个元素是否完全包含在传递的values序列中。
isnull() 返回一个布尔大小相同的对象,指示值是否为null。
item() 返回底层数据的第一个元素作为python
iteritems() Lazily迭代(索引,值)元组
iterkv(\ * args,\ * \ * kwargs) iteritems别名用于绕过2to3。已弃用
keys() 索引别名
kurt([axis,skipna,level,numeric_only]) 使用Fisher的峰度定义(kurtosis of normal == 0.0)返回无偏的峰度超过请求的轴。
kurtosis([axis,skipna,level,numeric_only]) 使用Fisher的峰度定义(kurtosis of normal == 0.0)返回无偏的峰度超过请求的轴。
last(offset) 基于日期偏移对时间序列数据的最终周期子集化的便利方法。
last_valid_index() 返回最后一个非NA /空值的标签
le(其他[,level,fill_value,axis]) 小于或等于系列和其他,元素方式(二元运算符le)。
lt(其他[,level,fill_value,axis]) 小于系列和其他,元素方式(二元运算符lt)。
mad([axis,skipna,level]) 返回请求轴的值的平均绝对偏差
map(arg [,na_action]) 使用输入对应关系(可以是
mask(cond [,other,inplace,axis,level,...]) 返回一个与self相同形状的对象,并且其对应的条目来自self,其中cond是False,否则是来自其他。
max([axis,skipna,level,numeric_only]) 此方法返回对象中值的最大值。
mean([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回请求轴的值的平均值
median([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回请求轴的值的中值
memory_usage([index,deep]) 系列的内存使用情况
min([axis,skipna,level,numeric_only]) 此方法返回对象中值的最小值。
mod(other [,level,fill_value,axis]) 系列模和其他,元素方式(二元运算符mod)。
mode() 返回数据集的模式。
mul(其他[,level,fill_value,axis]) 系列乘法和元素乘法(二元算符mul)的乘法。
multiply(其他[,level,fill_value,axis]) 系列乘法和元素乘法(二元算符mul)的乘法。
ne(other [,level,fill_value,axis]) 不等于系列和其他,元素方式(二元运算符ne)。
nlargest(\ * args,\ * \ * kwargs) 返回最大的n元素。
nonzero() 返回非零元素的索引
notnull() 返回一个布尔大小相同的对象,指示这些值是否为空。
nsmallest(\ * args,\ * \ * kwargs) 返回最小的n元素。
nunique([dropna]) 返回对象中唯一元素的数量。
order([na_last,ascending,kind,...]) DEPRECATED:使用Series.sort_values()
pct_change([periods,fill_method,limit,freq]) 给定周期数的百分比变化。
pipe(func,\ * args,\ * \ * kwargs) 应用func(self,* args,** kwargs)
plot SeriesPlotMethods的别名
pop(item) 返回项目并从框架中删除。
pow(其他[,level,fill_value,axis]) 系数和其他元指数(二元运算符pow)的指数幂。
prod([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回请求轴的值的乘积
product([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回请求轴的值的乘积
ptp([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回对象中最大值和最小值之间的差值。
put(\ * args,\ * \ * kwargs) put方法应用于其属性(如果有)。
quantile([q,interpolation]) 返回给定分位数的值,即一个数字。
radd(other [,level,fill_value,axis]) 添加系列和其他,元素方式(二元算符radd)。
rank([axis,method,numeric_only,...]) 沿轴计算数值数据(1到n)。
ravel([order]) 将展开的底层数据作为ndarray返回
rdiv(其他[,level,fill_value,axis]) 浮点除法的系列和其他,元素(二进制运算符rtruediv)。
reindex([index]) 使用可选填充逻辑将系列更新为新索引,将NA / NaN放在前一个索引中没有值的位置。
reindex_axis(labels [,axis]) 以与更高的模糊兼容
reindex_like(other [,method,copy,limit,...]) 将具有匹配索引的对象返回给我自己。
rename([index]) 改变轴输入功能。
rename_axis(mapper [,axis,copy,inplace]) 使用输入函数或函数修改索引和/或列。
reorder_levels(order) 使用输入顺序重新排列索引级别。
repeat(reps,\ * args,\ * \ * kwargs) 重复系列的元素。
replace([to_replace,value,inplace,limit,...]) 将'to_replace'中给出的值替换为'value'。
resample(rule [,how,axis,fill_method,...]) 时间序列的频率转换和重采样的方便方法。
reset_index([level,drop,name,inplace]) 类似于pandas.DataFrame.reset_index()函数,请参见docstring。
reshape(\ * args,\ * \ * kwargs) DEPRECATED:调用此方法将在以后的版本中引发错误。
rfloordiv(其他[,level,fill_value,axis]) 系列的整数除法和其他,元素方式(二元运算符rfloordiv)。
rmod(其他[,level,fill_value,axis]) 系列模和其他,元素方式(二元算符rmod)。
rmul(其他[,level,fill_value,axis]) 系列和其他元素乘法(二元算符rmul)的乘法。
rolling(window [,min_periods,freq,center,...]) 提供滚动窗口计算。
round([小数]) 将系列中的每个值四舍五入为给定的小数位数。
rpow(其他[,level,fill_value,axis]) 系列和其他元指数(二元运算符rpow)的指数幂。
rsub(其他[,level,fill_value,axis]) 减法系列和其他,元素方式(二元运算符rsub)。
rtruediv(other [,level,fill_value,axis]) 浮点除法的系列和其他,元素(二进制运算符rtruediv)。
sample([n,frac,replace,weights,...]) 从对象的轴返回项目的随机样本。
searchsorted(v [,side,sorter]) 查找要插入元素以维持顺序的索引。
select(crit [,axis]) 返回与轴标签匹配条件相对应的数据
sem([axis,skipna,level,ddof,numeric_only]) 返回所要求轴的平均值的无偏差标准误差。
set_axis(轴,标签) 公共轴分配
set_value(label,value [,takeable]) 在通过的标签上快速设置单值。
shift([periods,freq,axis]) 使用可选的时间频率按期望的周期数切换索引
skew([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回所请求轴的无偏斜
slice_shift([periods,axis]) 等同于shift而不复制数据。
sort([axis,ascending,kind,na_position,...]) DEPRECATED:对INPLACE使用Series.sort_values(inplace=True)()
sort_index([axis,level,ascending,...]) 按标签(沿轴)对对象排序
sort_values([轴,升序,inplace,...]) 按任一轴的值排序
sortlevel([level,ascending,sort_remaining]) 按所选级别对MultiIndex进行排序。
squeeze(\ * \ * kwargs) 挤压长度1个尺寸。
std([axis,skipna,level,ddof,numeric_only]) 返回样品标准偏差超过请求的轴。
str StringMethods的别名
sub(其他[,level,fill_value,axis]) 减法系数和其他,元素方式(二元运算符)。
subtract(其他[,level,fill_value,axis]) 减法系数和其他,元素方式(二元运算符)。
sum([axis,skipna,level,numeric_only]) 返回请求轴的值的总和
swapaxes(axis1,axis2 [,copy]) 适当地互换轴和交换值轴
swaplevel([i,j,copy]) 在MultiIndex中交换级别i和j
tail([n]) 返回最后n行
take(indices [,axis,convert,is_copy]) return对应于请求的索引
to_clipboard([excel,sep]) 尝试将对象的文本表示写入系统剪贴板例如,可以将其粘贴到Excel中。
to_csv([path,index,sep,na_rep,...]) 将系列写入逗号分隔值(csv)文件
to_dense() 返回NDFrame的密集表示(而不是稀疏)
to_dict() 将系列转换为{label - > value}
to_frame([name]) 将系列转换为DataFrame
to_hdf(path_or_buf,key,\ * \ * kwargs) 使用HDFStore将包含的数据写入HDF5文件。
to_json([path_or_buf,orient,date_format,...]) 将对象转换为JSON字符串。
to_msgpack([path_or_buf,encoding]) msgpack(serialize)对象到输入文件路径
to_period([freq,copy]) 将系列从DatetimeIndex转换为期间索引
to_pickle(path) Pickle(序列化)对象到输入文件路径。
to_sparse([kind,fill_value]) 将系列转换为稀疏系列
to_sql(name,con [,flavor,schema,...]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。
to_string([buf,na_rep,float_format,...]) 呈现系列的字符串表示形式
to_timestamp([freq,how,copy]) 投放到时间戳的datetimeindex,在周期的开始的
to_xarray() 从pandas对象返回一个xarray对象。
tolist() 将系列转换为嵌套列表
transpose(\ * args,\ * \ * kwargs) 返回转置,这是通过定义self
truediv(other [,level,fill_value,axis]) 浮点除法的系列和其他,元素(二进制运算符truediv)。
truncate([before,after,axis,copy]) 在某个特定索引值之前和/或之后截断排序的NDFrame。
tshift([periods,freq,axis]) 移动时间索引,使用索引的频率(如果可用)。
tz_convert(tz [,axis,level,copy]) 将tz感知轴转换为目标时区。
tz_localize(\ * args,\ * \ * kwargs) 将tz-naive TimeSeries本地化为目标时区。
unique() 返回对象中的唯一值的np.ndarray。
unstack([level,fill_value]) Unstack,a.k.a.
update(其他) 使用通过的系列中的非NA值修改系列。
valid([inplace])
value_counts([normalize,sort,ascending,...]) 返回包含唯一值计数的对象。
var([axis,skipna,level,ddof,numeric_only]) 返回与请求轴无关的方差。
view([dtype])
where(cond [,other,inplace,axis,level,...]) 返回一个与self相同形状的对象,其对应的条目来自self,其中cond是True,否则是来自other。
xs(键[,axis,level,drop_level]) 从Series / DataFrame返回横截面(行或列)。
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