Series: Resumo


Pandas Series

Atributos

Atributo Descrição
at[n] Acesso ao valor na posição n
attrs Retorna ditionario de atributos globais da series
axes Retorna lista de labels do eixo das linhas
dtype Retorna o tipo (dtype) dos objetos armazenados
flags Lista as propriedades do objeto
hasnans Informa se existem NaNs
iat[n] Acesso ao valor na posição n inteiro
iloc[n] Acesso ao valor na posição n inteiro
index Retorna lista de índices
index[n] Retorna índice na n-ésima posição
is_monotonic Booleano: True se valores crescem de forma monotônica
is_monotonic_decreasing Booleano: True se valores decrescem de forma monotônica
is_unique Booleano: True se valores na series são únicos
loc Acessa linhas e colunas por labels em array booleano
name O nome da Series
nbytes Número de bytes nos dados armazenados
shape Retorna uma tuple com forma (dimensões) dos dados
size Número de elementos nos dados
values Retorna series como ndarray

Métodos

Método (sobre série s, outra s2) Descrição
s.abs() Retorna s com valor absoluto, e/e
s.add(s2) Soma s com s2, e/e
s.add_prefix('prefixo') Adiciona prefixo aos labels com string ‘prefixo’
s.add_suffix('sufixo') Adiciona sufixo aos labels com string ‘sufixo’
s.agg([func, axis]) Agrega usando func sobre o eixo especificado
s.align(s2) Alinha 2 objetos em seus eixos usando método especificado
s.all([axis, bool_only, skipna, level]) Booleano: se todos os elementos são True
s.any([axis, bool_only, skipna, level]) Booleano: se algum elemento é True
s.append(to_append[, ignore_index, …]) Concatena 2 ou mais Series
s.apply(func[, convert_dtype, args]) Aplica func sobre os valores de s, e/e
s.argmax([axis, skipna]) Posição (índice inteiro) do valor mais alto de s
s.argmin([axis, skipna]) Posição (índice inteiro) do menor valor de s
s.argsort([axis, kind, order]) Índices inteiros que ordenam valores da s
s.asfreq(freq) Converte TimeSeries para frequência especificada.
s.asof(where[, subset]) Último elemento antes da ocorrência de NaNs após ‘where’
s.astype(dtype[, copy, errors]) Transforma (cast) para dtype
s.at_time(time[, asof, axis]) Seleciona valores em determinada hora (ex., 9:30AM)
s.backfill([axis, inplace, limit, downcast]) Aliás para DataFrame.fillna() usando method=’bfill’
s.between(min, max) Booleana satisfazendo min <= s <= max, e/e
s.between_time(inicio, fim) Seleciona valores com tempo entre inicio e fim
s.bfill([axis, inplace, limit, downcast]) Alias para DataFrame.fillna() usando method=’bfill’
s.clip([min, max, axis, inplace]) Inclui apenas valores no intervalo
s.combine(s2, func[, fill_value]) Combina a s com s2 ou escalar, usando func
s.compare(s2[, align_axis, keep_shape, …]) Compara s com s2 exibindo differenças
s.copy([deep]) Cópia do objeto s, índices e valores
s.corr(s2) Correlação de s com s2, excluindo NaNs
s.count([level]) Número de observações na s, excluindo NaN/nulls
s.cov(s2[, min_periods, ddof]) Covariância da s, excluindo NaN/nulls
s.cummax([axis, skipna]) Máximo cumulativo
s.cummin([axis, skipna]) Mínimo cumulativo
s.cumprod([axis, skipna]) Produto cumulativo
s.cumsum([axis, skipna]) Soma cumulativa
s.describe([percentiles, include, exclude, …]) Gera descrição estatística
s.div(s2) Divisão (float) de s por s2, e/e
s.divmod(s2) Divisão inteira e módulo de s por s2, e/e
s.dot(s2) Produto interno entre a s e s2
s.drop([labels]) Retorna s com labels removidos
s.drop_duplicates([keep, inplace]) Remove elementos duplicados de s
s.dropna() Remove valores faltantes de s
s.duplicated([keep]) Exibe valores duplicados na s
s.eq(s2) Boleano, igualdade entre s e s2, e/e
s.equals(s2) Booleano: True se s contém os mesmos elementos que s2
s.ewm([com, span, halflife, alpha, …]) Calcula exponencial com peso
s.explode([ignore_index]) Transforma cada elemento de um objeto tipo lista em uma linha
s.fillna([value, method, axis, inplace, …]) Substitui valores NA/NaN usando método especificado
s.first(offset) Seleciona período inicial de uma série temporal usando offset.
s.first_valid_index() Índice do primeiro valor não NA/null
s.floordiv(s2) Divisão inteira da s por s2, e/e
s.ge(s2) Booleana: maior ou igual entre s e s2, e/e
s.get(key) Retorna item correspondente à key
s.groupby([by, axis, level, as_index, sort, …]) Agrupa a s
s.gt(s2[, level, fill_value, axis]) Booleana: se s é maior que s2, e/e
s.head([n]) Retorna os n primeiros valores
s.hist() Plota histograma da s usando matplotlib.
s.idxmax([axis, skipna]) Label do item de maior valor
s.idxmin([axis, skipna]) Label do item de menor valor
s.interpolate([method, axis, limit, inplace, …]) Preenche valores NaN usando metodo de interpolação
s.isin(valores) Booleano: se elementos da s estão contidos em valores
s.isna() Booleano: se existem valores ausentes
s.isnull() Booleano: se existem valores nulos
s.item() Primeiro elemento dos dados como escalar do Python
s.items() Iteração (lazy) sobre a tupla (index, value)
s.iteritems() Iteração (lazy) sobre a tupla (index, value)
s.keys() Alias de index
s.kurt([axis, skipna, level, numeric_only]) Kurtosis imparcial
s.kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only]) Idem
s.last(offset) Seleciona período final de uma série temporal usando offset
s.last_valid_index() Índice do último valor não NA/null
s.le(s2) Booleana: se s é menor ou igual a s2, e/e
s.lt(s2[, level, fill_value, axis]) Booleana: se s é menor que s2, e/e
s.mad([axis, skipna, level]) Desvio médio absoluto dos valores da s
s.mask(cond[, s2, inplace, axis, level, …]) Substitui valores sob condição dada
s.max([axis, skipna, level, numeric_only]) Valor máximo
s.mean([axis, skipna, level, numeric_only]) Média dos valores
s.median([axis, skipna, level, numeric_only]) Mediana dos valores
s.memory_usage([index, deep]) Memória usada pela s
s.min([axis, skipna, level, numeric_only]) Menor dos valores da s
s.mod(s2[, level, fill_value, axis]) Módulo de s por s2, e/e
s.mode([dropna]) Moda da s
s.mul(s2[, level, fill_value, axis]) Multiplicação de s por s2, e/e
s.multiply(s2[, level, fill_value, axis]) Multiplicação de s por s2, e/e
s.ne(s2[, level, fill_value, axis]) Booleana: se s é diferente de s2, e/e
s.nlargest([n, keep]) Retorna os n maiores elementos
s.notna() Booleana: se existem valores não faltantes ou nulos
s.notnull() Idem
s.nsmallest([n, keep]) Retorna os n menores elementos
s.nunique([dropna]) Retorna quantos elementos únicos existem na s
s.pad([axis, inplace, limit, downcast]) O mesmo que DataFrame.fillna() usando method=’ffill’
s.plot O mesmo que pandas.plotting._core.PlotAccessor
s.pop(i) Remove s[i] de s e retorna s[i]
s.pow(s2) Exponential de s por s2, e/e
s.prod([axis, skipna, level, numeric_only, …]) Produto dos elemetos da s
s.product([axis, skipna, level, numeric_only, …]) Idem
s.quantile([q, interpolation]) Valor no quantil dado
s.ravel([order]) Retorna dados como um ndarray
s.rdiv(s2[, level, fill_value, axis]) Divisão (float) de s por s2, e/e
s.rdivmod(s2) Divisão inteira e módulo de s por s2, e/e
s.reindex([index]) Ajusta a s ao novo índice
s.reindex_like(s2[, method, copy, limit, …]) Série com índices em acordo com s2
s.rename([index, axis, copy, inplace, level, …]) Altera o nome (labels) dos índices
s.reorder_levels(order) Reajusta níveis de índices usando order
s.repeat(repeats[, axis]) Repete elementos da s
s.replace([to_replace, value, inplace, limit, …]) Substitui valores em to_replace por value
s.reset_index([level, drop, name, inplace]) Reinicializa índices
s.rfloordiv(s2[, level, fill_value, axis]) Divisão inteira de s por s2, e/e
s.rmod(s2[, level, fill_value, axis]) Modulo da divisão da s por s2, e/e
s.rmul(s2[, level, fill_value, axis]) Multiplicação de s por s2, e/e
s.round([n]) Arredonda valores da s para n casas decimais.
s.rpow(s2[, level, fill_value, axis]) Exponential de s por s2, e/e
s.rsub(s2[, level, fill_value, axis]) Subtração da s por s2, e/e
s.rtruediv(serie[, level, fill_value, axis]) Divisão (float) de s por s2, e/e
s.sample([n, frac, replace, weights, …]) Amostra randomizada de items da s
s.searchsorted(value[, side, sorter]) Índices onde elementos devem ser inseridos para manter ordem
s.sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only]) Erro padrão imparcial da média
s.skew([axis, skipna, level, numeric_only]) Inclinação imparcial
s.sort_index([axis, level, ascending, …]) Reorganiza s usando os índices
s.sort_values([axis, ascending, inplace, …]) Reorganiza s usando seus valores
s.std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only]) Desvio padrão da amostra
s.str Usa funções de string sobre s (se string). Ex. s.str.split(“-“)
s.sub(s2) Subtração de s por s2, e/e
s.subtract(serie) Idem
s.sum([axis, skipna, level, numeric_only, …]) Soma dos valores da s
s.tail([n]) Últimos n elementos
s.to_clipboard([excel, sep]) Copia o object para o clipboard do sistema
s.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …]) Grava a s como arquivo csv
s.to_dict() Converte s para dict {label ⟶ value}
s.to_excel(excel_writer[, sheet_name, na_rep, …]) Grava s como uma planilha Excel
s.to_frame([name]) Converte s em DataFrame
s.to_hdf(path_or_buf, key[, mode, complevel, …]) Grava s em arquivo HDF5 usando HDFStore
s.to_json([path_or_buf, orient, date_format, …]) Converte s em string JSON
s.to_latex([buf, columns, col_space, header, …]) Renderiza objeto para LaTeX
s.to_markdown([buf, mode, index, storage_options]) Escreve a s em formato Markdown (leia)
s.to_numpy([dtype, copy, na_value]) Converte s em NumPy ndarray
s.to_pickle(path[, compression, protocol, …]) Grava objeto serializado em arquivo Pickle
s.to_sql(name, con[, schema, if_exists, …]) Grava elementos em forma de um database SQL
s.to_string([buf, na_rep, float_format, …]) Constroi uma representação string da s
s.tolist() Retorna uma lista dos valores
s.to_list() idem
s.transform(func[, axis]) Executa func sobre elementos de s
s.truediv(s2) Divisão (float) de s por s2, e/e
s.truncate([before, after, axis, copy]) Trunca a s antes e após índices dados
s.unique() Retorna os valores da s, sem repetições
s.update(s2) Modifica s usando valores de s2, usando índices iguais
s.value_counts([normalize, sort, ascending, …]) Retorna s com a contagem de valores únicos
s.var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only]) Variância imparcial dos valores da s
s.view([dtype]) Cria uma nova “view” da s
s.where(cond[, serie, inplace, axis, level, …]) Substitui valores se a condição cond = True
🔺Início do artigo

Bibliografia

Consulte a bibliografia no final do primeiro artigo dessa série.

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