Series

Constructor 

pd.series(
    data=None, # matriz, iterable, dict o escalar. Si los datos son un diccionario, se mantiene el orden de los argumentos.
    index=None, # Los valores deben ser hash y tener la misma longitud que los datos.
    dtype=None, # Tipo de datos para la serie de salida. Si no se especifica, esto se deducirá de los datos.
    name=None, # Hashable, predeterminado Ninguno. El nombre a darle a la Serie.
    copy=None, # booleano, predeterminado Falso. Copie los datos de entrada. Solo afecta la entrada Serie o ndarray 1d.
    fastpath=_NoDefault.no_default
)

Ndarray unidimensional con etiquetas de ejes (incluidas series temporales).

import pandas as pd
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
serie = pd.Series(data=d, index=['a', 'b', 'c'])
serie

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

Atributos

  • .T Devuelve la transpuesta, que por definición es el mismo objeto.
  • .array El ExtensionArray de los datos que respaldan esta Serie o Índice.
  • .at Accede a un valor único para un par de etiquetas de fila/columna.
  • .attrs Diccionario de atributos globales de este conjunto de datos.
  • .axes Devuelve una lista de las etiquetas del eje de fila.
  • .dtype Devuelve el objeto dtype de los datos subyacentes.
  • .dtypes Devuelve el objeto dtype de los datos subyacentes.
  • .empty Indicador de si la Serie o DataFrame está vacío.
  • .flags Obtiene las propiedades asociadas con este objeto de pandas.
  • .hasnans Devuelve True si hay algún NaN.
  • .iat Accede a un valor único para un par de fila/columna por posición entera.
  • .iloc (OBSOLETO) Indexación basada puramente en la ubicación entera para la selección por posición.
  • .index El índice (etiquetas de los ejes) de la Serie.
  • .is_monotonic_decreasing Devuelve un booleano si los valores en el objeto disminuyen monótonamente.
  • .is_monotonic_increasing Devuelve un booleano si los valores en el objeto aumentan monótonamente.
  • .is_unique Devuelve un booleano si los valores en el objeto son únicos.
  • .loc Accede a un grupo de filas y columnas por etiqueta(s) o un array booleano.
  • .name Devuelve el nombre de la Serie.
  • .nbytes Devuelve el número de bytes en los datos subyacentes.
  • .ndim Número de dimensiones de los datos subyacentes, por definición 1.
  • .shape Devuelve una tupla con la forma de los datos subyacentes.
  • .size Devuelve el número de elementos en los datos subyacentes.
  • .values Devuelve la Serie como ndarray o tipo similar a ndarray dependiendo del dtype.

Metodos

Conversion

  • .astypedtype[, copy, errors] Convierte un objeto de pandas a un dtype especificado.
  • .convert_dtypes[infer_objects, ...] Convierte columnas a los mejores dtypes posibles usando dtypes que soportan pd.NA.
  • .infer_objects[copy] Intenta inferir mejores dtypes para columnas de objetos.
  • .copy[deep] Hace una copia de los índices y datos de este objeto.
  • .bool (OBSOLETO) Devuelve el valor booleano de una Serie o DataFrame de un solo elemento.
  • .to_numpy[dtype, copy, na_value] Un ndarray de NumPy que representa los valores en esta Serie o Índice.
  • .to_period[freq, copy] Convierte la Serie de un DatetimeIndex a un PeriodIndex.
  • .to_timestamp[freq, how, copy] Convierte a un DatetimeIndex de Timestamps, al inicio del período.
  • .to_list Devuelve una lista de los valores.
  • .array[dtype] Devuelve los valores como un array de NumPy.

Indexing, iteration

  • .getkey[, default] Obtiene un elemento del objeto para una clave dada (por ejemplo, columna de DataFrame).
  • .at: Accede a un valor único para un par de etiquetas de fila/columna.
  • .iat: Accede a un valor único para un par de fila/columna por posición entera.
  • .loc: Accede a un grupo de filas y columnas por etiqueta(s) o un array booleano.
  • .iloc: (OBSOLETO) Indexación basada puramente en la ubicación entera para la selección por posición.
  • .iter Devuelve un iterador de los valores.
  • .items Itera perezosamente sobre tuplas de (índice, valor).
  • .keys Devuelve un alias para el índice.
  • .popitem Devuelve un elemento y lo elimina de la serie.
  • .item Devuelve el primer elemento de los datos subyacentes como un escalar de Python.
  • .xskey[, axis, level, drop_level] Devuelve una sección transversal de la Serie/DataFrame.

Function application, GroupBy & window

  • .applyfunc[, convert_dtype, args, by_row] Invoca una función sobre los valores de la Serie.
  • .agg[func, axis] Agrega utilizando una o más operaciones sobre el eje especificado.
  • .aggregate[func, axis] Agrega utilizando una o más operaciones sobre el eje especificado.
  • .transformfunc[, axis] Llama a func en sí misma produciendo una Serie con la misma forma de eje que ella misma.
  • .maparg[, na_action] Mapea los valores de la Serie de acuerdo con un mapeo de entrada o función.
  • .groupby[by, axis, level, as_index, ...] Agrupa la Serie utilizando un mapeador o por una Serie de columnas.
  • .rollingwindow[, min_periods, ...] Proporciona cálculos de ventana rodante.
  • .expanding[min_periods, axis, method] Proporciona cálculos de ventana expansiva.
  • .ewm[com, span, halflife, alpha, ...] Proporciona cálculos ponderados exponencialmente (EW).
  • .pipefunc, *args, kwargs Aplica funciones encadenables que esperan Series o DataFrames.

Computations / descriptive statstistic

  • .abs(): Devuelve una Serie/DataFrame con el valor numérico absoluto de cada elemento.
  • .all[axis, bool_only, skipna] Devuelve si todos los elementos son Verdaderos, potencialmente sobre un eje.
  • .any[, axis, bool_only, skipna] Devuelve si algún elemento es Verdadero, potencialmente sobre un eje.
  • .autocorr[lag] Calcula la autocorrelación de lag-N.
  • .betweenleft, right[, inclusive] Devuelve una Serie booleana equivalente a left <= serie <= right.
  • .clip[lower, upper, axis, inplace] Recorta valores en los umbrales de entrada.
  • .corrother[, method, min_periods] Calcula la correlación con otra Serie, excluyendo valores faltantes.
  • .count(): Devuelve el número de observaciones no NA/nulas en la Serie.
  • .covother[, min_periods, ddof] Calcula la covarianza con la Serie, excluyendo valores faltantes.
  • .cummax[axis, skipna] Devuelve el máximo acumulativo sobre un eje de DataFrame o Serie.
  • .cummin[axis, skipna] Devuelve el mínimo acumulativo sobre un eje de DataFrame o Serie.
  • .cumprod[axis, skipna] Devuelve el producto acumulativo sobre un eje de DataFrame o Serie.
  • .cumsum[axis, skipna] Devuelve la suma acumulativa sobre un eje de DataFrame o Serie.
  • .describe[percentiles, include, exclude] Genera estadísticas descriptivas.
  • .diff[periods] Primera diferencia discreta del elemento.
  • .factorize[sort, use_na_sentinel] Codifica el objeto como un tipo enumerado o variable categórica.
  • .kurt[axis, skipna, numeric_only] Devuelve la curtosis imparcial sobre el eje solicitado.
  • .max[axis, skipna, numeric_only] Devuelve el máximo de los valores sobre el eje solicitado.
  • .mean[axis, skipna, numeric_only] Devuelve la media de los valores sobre el eje solicitado.
  • .median[axis, skipna, numeric_only] Devuelve la mediana de los valores sobre el eje solicitado.
  • .min[axis, skipna, numeric_only] Devuelve el mínimo de los valores sobre el eje solicitado.
  • .mode[dropna] Devuelve la(s) moda(s) de la Serie.
  • .nlargest[n, keep] Devuelve los n elementos más grandes.
  • .nsmallest[n, keep] Devuelve los n elementos más pequeños.
  • .pct_change[periods, fill_method, ...] Cambio fraccional entre el elemento actual y un elemento anterior.
  • .prod[axis, skipna, numeric_only, ...] Devuelve el producto de los valores sobre el eje solicitado.
  • .quantile[q, interpolation] Devuelve el valor en el cuantil dado.
  • .rank([axis, method, numeric_only, ...]) Calcula los rangos de datos numéricos (1 a n) a lo largo del eje.
  • .sem[axis, skipna, ddof, numeric_only] Devuelve el error estándar imparcial de la media sobre el eje solicitado.
  • .skew[axis, skipna, numeric_only] Devuelve la asimetría imparcial sobre el eje solicitado.
  • .std[axis, skipna, ddof, numeric_only] Devuelve la desviación estándar de la muestra sobre el eje solicitado.
  • .sum[axis, skipna, numeric_only, ...] Devuelve la suma de los valores sobre el eje solicitado.
  • .var[axis, skipna, ddof, numeric_only] Devuelve la varianza imparcial sobre el eje solicitado.
  • .kurtosis[axis, skipna, numeric_only] Devuelve la curtosis imparcial sobre el eje solicitado.
  • .unique(): Devuelve valores únicos del objeto Serie.
  • .nunique[dropna] Devuelve el número de elementos únicos en el objeto.
  • .is_unique: Devuelve un booleano si los valores en el objeto son únicos.
  • .is_monotonic_increasing: Devuelve un booleano si los valores en el objeto están aumentando monótonamente.
  • .is_monotonic_decreasing: Devuelve un booleano si los valores en el objeto están disminuyendo monótonamente.
  • .value_counts[normalize, sort, ...] Devuelve una Serie que contiene recuentos de valores únicos.

Reindexing / selection / label manipulation

  • **.alignother[, join, axis, level, ...]** Alinea dos objetos en sus ejes con el método de unión especificado.
  • .case_whencaselist Reemplaza valores donde las condiciones son Verdaderas.
  • .drop[labels, axis, index, columns, ...] Devuelve la Serie con etiquetas de índice especificadas eliminadas.
  • .droplevellevel[, axis] Devuelve la Serie/DataFrame con el nivel de índice/columna solicitado eliminado.
  • .drop_duplicates*[, keep, inplace, ...] Devuelve la Serie con valores duplicados eliminados.
  • .duplicated[keep] Indica valores duplicados en la Serie.
  • .equalsother Prueba si dos objetos contienen los mismos elementos.
  • .firstoffset (OBSOLETO) Selecciona los períodos iniciales de datos de series temporales basados en un desplazamiento de fecha.
  • .head[n] Devuelve las primeras n filas.
  • .idxmax[axis, skipna] Devuelve la etiqueta de fila del valor máximo.
  • .idxmin[axis, skipna] Devuelve la etiqueta de fila del valor mínimo.
  • .isinvalues Si los elementos en la Serie están contenidos en values.
  • .lastoffset (OBSOLETO) Selecciona los períodos finales de datos de series temporales basados en un desplazamiento de fecha.
  • .reindex[index, axis, method, copy, ...] Conforma la Serie a un nuevo índice con lógica de relleno opcional.
  • .reindex_likeother[, method, copy, ...] Devuelve un objeto con índices coincidentes como otro objeto.
  • .rename[index, axis, copy, inplace, ...] Altera las etiquetas de índice o el nombre de la Serie.
  • .rename_axis[mapper, index, axis, ...] Establece el nombre del eje para el índice o las columnas.
  • .reset_index[level, drop, name, ...] Genera un nuevo DataFrame o Serie con el índice restablecido.
  • .sample[n, frac, replace, weights, ...] Devuelve una muestra aleatoria de elementos de un eje del objeto.
  • .set_axislabels, *[, axis, copy] Asigna el índice deseado al eje dado.
  • .takeindices[, axis] Devuelve los elementos en los índices posicionales dados a lo largo de un eje.
  • .tail[n] Devuelve las últimas n filas.
  • .truncate[before, after, axis, copy] Trunca una Serie o DataFrame antes y después de cierto valor de índice.
  • .wherecond[, other, inplace, axis, level] Reemplaza valores donde la condición es Falsa.
  • .maskcond[, other, inplace, axis, level] Reemplaza valores donde la condición es Verdadera.
  • .add_prefixprefix[, axis] Prefija las etiquetas con un prefijo de cadena.
  • .add_suffixsuffix[, axis] Sufija las etiquetas con un sufijo de cadena.
  • .filter[items, like, regex, axis] Subconjunto de filas o columnas del dataframe según las etiquetas de índice especificadas.

Manejo de Datos Faltantes

  • .backfill*[, axis, inplace, limit, ...] (OBSOLETO) Rellena valores NA/NaN utilizando la siguiente observación válida para llenar el hueco.
  • .bfill*[, axis, inplace, limit, ...] Rellena valores NA/NaN utilizando la siguiente observación válida para llenar el hueco.
  • .dropna*[, axis, inplace, how, ...] Devuelve una nueva Serie con valores faltantes eliminados.
  • .ffill*[, axis, inplace, limit, ...] Rellena valores NA/NaN propagando la última observación válida al siguiente válido.
  • .fillna[value, method, axis, ...] Rellena valores NA/NaN utilizando el método especificado.
  • .interpolate[method, axis, limit, ...] Rellena valores NaN utilizando un método de interpolación.
  • .isna Detecta valores faltantes.
  • .isnull Series.isnull es un alias para Series.isna.
  • .notna Detecta valores existentes (no faltantes).
  • .notnull Series.notnull es un alias para Series.notna.
  • .pad*[, axis, inplace, limit, downcast] (OBSOLETO) Rellena valores NA/NaN propagando la última observación válida al siguiente válido.
  • .replace[to_replace, value, inplace, ...] Reemplaza valores dados en to_replace con valor.

Remodelado y Ordenación

  • .argsort[axis, kind, order] Devuelve los índices enteros que ordenarían los valores de la Serie.
  • .argmin[axis, skipna] Devuelve la posición entera del valor más pequeño en la Serie.
  • .argmax[axis, skipna] Devuelve la posición entera del valor más grande en la Serie.
  • .reorder_levelsorder Reorganiza los niveles de índice usando el orden de entrada.
  • .sort_values*[, axis, ascending, ...] Ordena por los valores.
  • .sort_index*[, axis, level, ...] Ordena la Serie por etiquetas de índice.
  • .swaplevel[i, j, copy] Intercambia los niveles i y j en un MultiIndex.
  • .unstack[level, fill_value, sort] Desapila, también conocido como pivotar, la Serie con MultiIndex para producir un DataFrame.
  • .explode[ignore_index] Transforma cada elemento de tipo lista en una fila.
  • .searchsortedvalue[, side, sorter] Encuentra índices donde los elementos deben ser insertados para mantener el orden.
  • .ravel[order] (OBSOLETO) Devuelve los datos subyacentes aplanados como un ndarray o ExtensionArray.
  • .repeatrepeats[, axis] Repite elementos de una Serie.
  • .squeeze[axis] Convierte objetos de eje de 1 dimensión en escalares.
  • .view[dtype] (OBSOLETO) Crea una nueva vista de la Serie.

Combinación / Comparación / Unión / Fusión

  • .compareother[, align_axis, ...] Compara con otra Serie y muestra las diferencias.
  • .updateother Modifica la Serie en el lugar utilizando valores de la Serie pasada.

Relacionado con Series Temporales

  • .asfreqfreq[, method, how, ...] Convierte series temporales a la frecuencia especificada.
  • .asofwhere[, subset] Devuelve la(s) última(s) fila(s) sin ningún NaN antes de where.
  • .shift[periods, freq, axis, ...] Desplaza el índice por el número deseado de períodos con una frecuencia de tiempo opcional.
  • .first_valid_index Devuelve el índice para el primer valor no NA o None, si no se encuentra ningún valor no NA.
  • .last_valid_index Devuelve el índice para el último valor no NA o None, si no se encuentra ningún valor no NA.
  • .resamplerule[, axis, closed, label, ...] Re-muestrea datos de series temporales.
  • .tz_converttz[, axis, level, copy] Convierte el eje consciente de la zona horaria a la zona horaria objetivo.
  • .tz_localizetz[, axis, level, copy, ...] Localiza el índice ingenuo de la zona horaria de una Serie o DataFrame a la zona horaria objetivo.
  • .at_timetime[, asof, axis] Selecciona valores en un momento específico del día (por ejemplo, 9:30 AM).
  • .between_timestart_time, end_time[, ...] Selecciona valores entre tiempos específicos del día (por ejemplo, 9:00-9:30 AM).

Accesores

Los “accesores”, que son propiedades de los objetos DataFrame y Series que exponen métodos especializados para tipos de datos específicos. Los accesores en pandas facilitan el manejo de ciertos tipos de datos sin necesidad de aplicar funciones externas o realizar conversiones de tipo manualmente.

  • .str alias de StringMethods
  • .cat alias de CategoricalAccessor
  • .dt alias de CombinedDatetimelikeProperties
  • .sparse alias de SparseAccessor DataFrame.sparse alias de SparseFrameAccessor Index.str alias de StringMethods

Propiedades de Fechas y Horas

  • .dt.date: Devuelve un array de numpy de objetos python datetime.date.
  • .dt.time: Devuelve un array de numpy de objetos datetime.time.
  • .dt.timetz: Devuelve un array de numpy de objetos datetime.time con zonas horarias.
  • .dt.year: El año del datetime.
  • .dt.month: El mes como enero=1, diciembre=12.
  • .dt.day: El día del datetime.
  • .dt.hour: Las horas del datetime.
  • .dt.minute: Los minutos del datetime.
  • .dt.second: Los segundos del datetime.
  • .dt.microsecond: Los microsegundos del datetime.
  • .dt.nanosecond: Los nanosegundos del datetime.
  • .dt.dayofweek: El día de la semana con lunes=0, domingo=6.
  • .dt.day_of_week: El día de la semana con lunes=0, domingo=6.
  • .dt.weekday: El día de la semana con lunes=0, domingo=6.
  • .dt.dayofyear: El día ordinal del año.
  • .dt.day_of_year: El día ordinal del año.
  • .dt.days_in_month: El número de días en el mes.
  • .dt.quarter: El trimestre de la fecha.
  • .dt.is_month_start: Indica si la fecha es el primer día del mes.
  • .dt.is_month_end: Indica si la fecha es el último día del mes.
  • .dt.is_quarter_start: Indicador de si la fecha es el primer día de un trimestre.
  • .dt.is_quarter_end: Indicador de si la fecha es el último día de un trimestre.
  • .dt.is_year_start: Indica si la fecha es el primer día de un año.
  • .dt.is_year_end: Indica si la fecha es el último día de un año.
  • .dt.is_leap_year: Indicador booleano si la fecha pertenece a un año bisiesto.
  • .dt.daysinmonth: El número de días en el mes.
  • .dt.days_in_month: El número de días en el mes.
  • .dt.tz: Devuelve la zona horaria.
  • .dt.freq: Devuelve el objeto de frecuencia para este PeriodArray.
  • .dt.unit:
  • .dt.normalize*args, kwargs Convierte las horas a medianoche.

Métodos de Fecha y Hora

  • .dt.isocalendar Calcula el año, la semana y el día según el estándar ISO 8601.
  • .dt.to_period*args, kwargs Convierte a PeriodArray/PeriodIndex en una frecuencia particular.
  • .dt.to_pydatetime (OBSOLETO) Devuelve los datos como un array de objetos datetime.datetime.
  • .dt.tz_localize*args, kwargs Localiza un Array/Index de Datetime de la zona horaria a un Array/Index de Datetime consciente de la zona horaria.
  • .dt.tz_convert*args, kwargs Convierte un Array/Index de Datetime consciente de la zona horaria de una zona horaria a otra.
  • .dt.normalize*args, kwargs Convierte las horas a medianoche.
  • .dt.strftime*args, kwargs Convierte a Index utilizando el formato de fecha especificado.
  • .dt.round*args, kwargs Realiza una operación de redondeo en los datos a la frecuencia especificada.
  • .dt.floor*args, kwargs Realiza una operación de piso en los datos a la frecuencia especificada.
  • .dt.ceil*args, kwargs Realiza una operación de techo en los datos a la frecuencia especificada.
  • .dt.month_name*args, kwargs Devuelve los nombres de los meses con el locale especificado.
  • .dt.day_name*args, kwargs Devuelve los nombres de los días con el locale especificado.
  • .dt.as_unit*args, kwargs

Propiedades del Período

  • .dt.qyear:
  • .dt.start_time: Obtiene el Timestamp para el inicio del período.
  • .dt.end_time: Obtiene el Timestamp para el final del período.

Propiedades de Timedelta

  • .dt.days: Número de días para cada elemento.
  • .dt.seconds: Número de segundos (>= 0 y menos de 1 día) para cada elemento.
  • .dt.microseconds: Número de microsegundos (>= 0 y menos de 1 segundo) para cada elemento.
  • .dt.nanoseconds: Número de nanosegundos (>= 0 y menos de 1 microsegundo) para cada elemento.
  • .dt.components: Devuelve un DataFrame de los componentes de los Timedeltas.
  • .dt.unit:

Métodos de Timedelta

  • .dt.to_pytimedelta(): Devuelve un array de objetos nativos datetime.timedelta.
  • .dt.total_seconds*args, kwargs Devuelve la duración total de cada elemento expresada en segundos.
  • .dt.as_unit*args, kwargs

Manejo de Cadenas

  • .str.capitalize(): Convierte las cadenas en la Serie/Índice a mayúsculas.
  • .str.casefold(): Convierte las cadenas en la Serie/Índice a minúsculas flexibles.
  • .str.cat[others, sep, na_rep, join] Concatena cadenas en la Serie/Índice con un separador dado.
  • .str.centerwidth[, fillchar] Rellena los lados izquierdo y derecho de las cadenas en la Serie/Índice.
  • .str.contains(path[, case, flags, na, ...]) Prueba si un patrón o regex está contenido dentro de una cadena de la Serie o Índice.
  • .str.countpat[, flags] Cuenta las ocurrencias de un patrón en cada cadena de la Serie/Índice.
  • .str.decodeencoding[, errors] Decodifica la cadena de caracteres en la Serie/Índice usando la codificación indicada.
  • .str.encodeencoding[, errors] Codifica la cadena de caracteres en la Serie/Índice usando la codificación indicada.
  • .str.endswith([, na]) Prueba si el final de cada elemento de la cadena coincide con un patrón.
  • .str.extractpat[, flags, expand] Extrae grupos de captura en el regex pat como columnas en un DataFrame.
  • .str.extractallpat[, flags] Extrae grupos de captura en el regex pat como columnas en DataFrame.
  • .str.findsub[, start, end] Devuelve los índices más bajos en cada cadena en la Serie/Índice.
  • .str.findallpat[, flags] Encuentra todas las ocurrencias de un patrón o expresión regular en la Serie/Índice.
  • .str.fullmatchpat[, case, flags, na] Determina si cada cadena coincide completamente con una expresión regular.
  • .str.geti Extrae el elemento de cada componente en la posición especificada o con la clave especificada.
  • .str.indexsub([, start, end]) Devuelve los índices más bajos en cada cadena en la Serie/Índice.
  • .str.joinsep Une listas contenidas como elementos en la Serie/Índice con el delimitador pasado.
  • .str.len Calcula la longitud de cada elemento en la Serie/Índice.
  • .str.ljustwidth[, fillchar] Rellena el lado derecho de las cadenas en la Serie/Índice.
  • .str.lower Convierte las cadenas en la Serie/Índice a minúsculas.
  • .str.lstrip[to_strip] Elimina los caracteres iniciales.
  • .str.matchpat[, case, flags, na] Determina si cada cadena comienza con una coincidencia de una expresión regular.
  • .str.normalizeform Devuelve la forma normal Unicode para las cadenas en la Serie/Índice.
  • .str.padwidth[, side, fillchar] Rellena las cadenas en la Serie/Índice hasta el ancho.
  • .str.partition[sep, expand] Divide la cadena en la primera ocurrencia de sep.
  • .str.removeprefixprefix Elimina un prefijo de una serie de objetos.
  • .str.removesuffixsuffix Elimina un sufijo de una serie de objetos.
  • .str.repeatrepeats Duplica cada cadena en la Serie o Índice.
  • .str.replacepat, repl[, n, case, ...] Reemplaza cada ocurrencia de patrón/regex en la Serie/Índice.
  • .str.rfindsub[, start, end] Devuelve los índices más altos en cada cadena en la Serie/Índice.
  • .str.rindexsub[, start, end] Devuelve los índices más altos en cada cadena en la Serie/Índice.
  • .str.rjustwidth[, fillchar] Rellena el lado izquierdo de las cadenas en la Serie/Índice.
  • .str.rpartition[sep, expand] Divide la cadena en la última ocurrencia de sep.
  • .str.rstrip[to_strip] Elimina los caracteres finales.
  • .str.slice[start, stop, step] Corta subcadenas de cada elemento en la Serie o Índice.
  • .str.slice_replace[start, stop, repl] Reemplaza una porción posicional de una cadena con otro valor.
  • .str.split[pat, n, expand, regex] Divide las cadenas alrededor del separador/delimitador dado.
  • .str.rsplit[pat, n, expand] Divide las cadenas alrededor del separador/delimitador dado.
  • .str.startswithpat[, na] Prueba si el inicio de cada elemento de la cadena coincide con un patrón.
  • .str.strip[to_strip] Elimina los caracteres iniciales y finales.
  • .str.swapcase Convierte las cadenas en la Serie/Índice a mayúsculas y minúsculas intercambiadas.
  • .str.title Convierte las cadenas en la Serie/Índice a formato de título.
  • .str.translatetable Mapea todos los caracteres en la cadena a través de la tabla de mapeo dada.
  • .str.upper Convierte las cadenas en la Serie/Índice a mayúsculas.
  • .str.wrapwidth, kwargs Envuelve las cadenas en la Serie/Índice en el ancho de línea especificado.
  • .str.zfillwidth Rellena las cadenas en la Serie/Índice anteponiendo caracteres ‘0’.
  • .str.isalnum Verifica si todos los caracteres en cada cadena son alfanuméricos.
  • .str.isalpha Verifica si todos los caracteres en cada cadena son alfabéticos.
  • .str.isdigit Verifica si todos los caracteres en cada cadena son dígitos.
  • .str.isspace Verifica si todos los caracteres en cada cadena son espacios en blanco.
  • .str.islower Verifica si todos los caracteres en cada cadena son minúsculas.
  • .str.isupper Verifica si todos los caracteres en cada cadena son mayúsculas.
  • .str.istitle Verifica si todos los caracteres en cada cadena están en formato de título.
  • .str.isnumeric Verifica si todos los caracteres en cada cadena son numéricos.
  • .str.isdecimal Verifica si todos los caracteres en cada cadena son decimales.
  • .str.get_dummies[sep] Devuelve un DataFrame de variables dummy/indicadoras para la Serie.

Accesor Categórico

  • .cat.categories: Las categorías de este categórico.
  • .cat.ordered: Si las categorías tienen una relación ordenada.
  • .cat.codes: Devuelve una Serie de códigos así como el índice.
  • .cat.rename_categories*args, kwargs Renombra categorías.
  • .cat.reorder_categories*args, kwargs Reordena las categorías según lo especificado en new_categories.
  • .cat.add_categories*args, kwargs Añade nuevas categorías.
  • .cat.remove_categories*args, kwargs Elimina las categorías especificadas.
  • .cat.remove_unused_categories*args, ... Elimina categorías que no se usan.
  • .cat.set_categories*args, kwargs Establece las categorías a las nuevas categorías especificadas.
  • .cat.as_ordered*args, kwargs Establece el Categórico como ordenado.
  • .cat.as_unordered*args, kwargs Establece el Categórico como no ordenado.

Accesor Sparse

  • .sparse.npoints: El número de puntos no fill_value.
  • .sparse.density: El porcentaje de puntos no fill_value, como decimal.
  • .sparse.fill_value: Los elementos en los datos que son fill_value no se almacenan.
  • .sparse.sp_values: Un ndarray que contiene los valores no fill_value.
  • .sparse.from_cooA[, dense_index] Crea una Serie con valores dispersos a partir de una scipy.sparse.coo_matrix.
  • .sparse.to_coo[row_levels, ...] Crea una scipy.sparse.coo_matrix a partir de una Serie con MultiIndex.

Accesor de Lista

  • .list.flatten Aplana los valores de la lista.
  • .list.len Devuelve la longitud de cada lista en la Serie.
  • .list.getitemkey Indiza o corta listas en la Serie.

Accesor de Estructura

  • .struct.dtypes: Devuelve el objeto dtype de cada campo hijo de la estructura.
  • .struct.fieldname_or_index Extrae un campo hijo de una estructura como una Serie.
  • .struct.explode Extrae todos los campos hijos de una estructura como un DataFrame.

Banderas

  • Flagsobj, *, allows_duplicate_labels Banderas que se aplican a los objetos de pandas.

Metadatos

  • .attrs: Es un diccionario para almacenar metadatos globales para esta Serie. Advertencia: Series.attrs se considera experimental y puede cambiar sin previo aviso.
  • .attrs: Diccionario de atributos globales de este conjunto de datos.

Gráficos

  • .plot[kind, ax, figsize, ....] Accesor y método de trazado de Series.
  • .plot.area[x, y, stacked] Dibuja un gráfico de área apilada.
  • .plot.bar[x, y] Gráfico de barras vertical.
  • .plot.barh[x, y] Hace un gráfico de barras horizontal.
  • .plot.box[by] Hace un gráfico de caja de las columnas del DataFrame.
  • .plot.density[bw_method, ind] Genera un gráfico de Estimación de Densidad Kernel utilizando núcleos gaussianos.
  • .plot.hist[by, bins] Dibuja un histograma de las columnas del DataFrame.
  • .plot.kde[bw_method, ind] Genera un gráfico de Estimación de Densidad Kernel utilizando núcleos gaussianos.
  • .plot.line[x, y] Trazar Series o DataFrame como líneas.
  • .plot.piekwargs Genera un gráfico circular.
  • .hist[by, ax, grid, xlabelsize, ...] Dibuja un histograma de la serie de entrada utilizando matplotlib.

Serialización / Entrada-Salida / Conversión

  • .to_picklepath, *[, compression, ...] Serializa (pickle) el objeto a archivo.
  • .to_csv[path_or_buf, sep, na_rep, ...] Escribe el objeto a un archivo de valores separados por comas (csv).
  • .to_dict*[, into] Convierte Series a un diccionario {etiqueta -> valor} o un objeto similar a un diccionario.
  • .to_excelexcel_writer, *[, ...] Escribe el objeto en una hoja de Excel.
  • .to_frame[name] Convierte Series a DataFrame.
  • .to_xarray Devuelve un objeto xarray del objeto pandas.
  • .to_hdfpath_or_buf, *, key[, mode, ...] Escribe los datos contenidos en un archivo HDF5 utilizando HDFStore.
  • .to_sqlname, con, *[, schema, ...] Escribe registros almacenados en un DataFrame en una base de datos SQL.
  • .to_json[path_or_buf, orient, ...] Convierte el objeto en una cadena JSON.
  • .to_string[buf, na_rep, ...] Renderiza una representación de cadena de la Serie.
  • .to_clipboard*[, excel, sep] Copia el objeto al portapapeles del sistema.
  • .to_latex[buf, columns, header, ...] Renderiza el objeto en una tabla LaTeX, longtable o tabla anidada.
  • .to_markdown[buf, mode, index, ...] Imprime la Serie en un formato amigable para Markdown.

Arriba

Copyright © 2024 Fernando Rioseco.