Manual de API de Pandas Series

Series es un arreglo unidimensional que puede almacenar cualquier tipo de datos (enteros, cadenas, números de punto flotante, objetos de Python, etc.), y cada elemento tiene una etiqueta llamada índice.

La siguiente es una guía de API común para Pandas Series:

Constructor de Series

Método	Descripción
`pd.Series(data, index, dtype, name, copy)`	Crear un objeto Series, con capacidad para personalizar datos, índice, tipo de datos y nombre.

Atributos de Series

Atributo	Descripción
`Series.values`	Devuelve la parte de datos de la Series (arreglo de numpy).
`Series.index`	Devuelve el índice de la Series.
`Series.dtype`	Devuelve el tipo de datos de la Series.
`Series.shape`	Devuelve la forma de la Series (en forma de tupla).
`Series.size`	Devuelve el número de elementos de la Series.
`Series.name`	Devuelve o establece el nombre de la Series.
`Series.empty`	Comprueba si la Series está vacía.
`Series.nbytes`	Devuelve el número de bytes que ocupa la Series.
`Series.ndim`	Devuelve el número de dimensiones de la Series (siempre es 1).
`Series.hasnans`	Comprueba si la Series contiene valores faltantes (NaN).
`Series.array`	Devuelve los datos subyacentes de la Series (arreglo de Pandas).

Métodos de Series

Visualización de datos

Método	Descripción
`Series.head(n=5)`	Devuelve las primeras n filas de datos.
`Series.tail(n=5)`	Devuelve las últimas n filas de datos.
`Series.describe()`	Devuelve un resumen estadístico de la Series (como conteo, media, desviación estándar, etc.).

Manejo de valores faltantes

Método	Descripción
`Series.isnull()`	Comprueba si cada elemento es un valor faltante (NaN).
`Series.notnull()`	Comprueba si cada elemento no es un valor faltante.
`Series.dropna()`	Elimina todos los valores faltantes.
`Series.fillna(value)`	Rellena los valores faltantes con un valor especificado.

Manejo de valores únicos

Método	Descripción
`Series.unique()`	Devuelve los valores únicos de la Series.
`Series.nunique()`	Devuelve el número de valores únicos en la Series.
`Series.value_counts()`	Devuelve la frecuencia de cada valor en la Series.

Ordenamiento

Método	Descripción
`Series.sort_values(ascending=True)`	Ordena por valor.
`Series.sort_index(ascending=True)`	Ordena por índice.

Operaciones de índice

Método	Descripción
`Series.reset_index(drop=False)`	Restablece el índice.
`Series.drop(labels)`	Elimina los elementos del índice especificado.
`Series.get(key, default=None)`	Obtiene el valor del índice especificado; si no existe, devuelve un valor predeterminado.
`Series.set_axis(labels)`	Establece un nuevo índice.

Transformación de datos

Método	Descripción
`Series.map(arg)`	Mapea los valores de la Series de acuerdo con la función o diccionario proporcionado.
`Series.apply(func)`	Aplica una función a cada elemento de la Series.
`Series.astype(dtype)`	Convierte la Series al tipo de datos especificado.
`Series.to_dict()`	Convierte la Series en un diccionario.
`Series.to_frame()`	Convierte la Series en un DataFrame.
`Series.to_numpy()`	Convierte la Series en un arreglo de numpy.

Operaciones de datos

Método	Descripción
`Series.copy()`	Copia la Series.
`Series.append(to_append, ignore_index)`	Agrega otra Series.
`Series.replace(to_replace, value)`	Reemplaza los valores de la Series.
`Series.update(other)`	Actualiza la Series actual con los valores de otra Series.
`Series.clip(lower, upper)`	Limita los valores de la Series a un rango especificado.
`Series.isin(values)`	Comprueba si los valores de la Series están en la lista especificada.
`Series.between(left, right)`	Comprueba si los valores de la Series están dentro del rango especificado.

Cálculos estadísticos

Método	Descripción
`Series.sum()`	Devuelve la suma de todos los valores de la Series.
`Series.mean()`	Devuelve el promedio de todos los valores de la Series.
`Series.median()`	Devuelve la mediana de todos los valores de la Series.
`Series.min()`	Devuelve el valor mínimo de la Series.
`Series.max()`	Devuelve el valor máximo de la Series.
`Series.std()`	Devuelve la desviación estándar de todos los valores de la Series.
`Series.var()`	Devuelve la varianza de todos los valores de la Series.
`Series.count()`	Devuelve el número de valores no faltantes en la Series.
`Series.mode()`	Devuelve la moda de la Series.
`Series.quantile(q)`	Devuelve el valor del cuantil especificado en la Series.

Operaciones de series temporales

Método	Descripción
`Series.dt`	Accede a los atributos de fecha y hora (solo aplicable a Series de tipo datetime).
`Series.dt.year`	Devuelve el año.
`Series.dt.month`	Devuelve el mes.
`Series.dt.day`	Devuelve el día.

(no hay contenido)

Operaciones de cadenas	Método
`Series.str`	Descripción
`Series.str.lower()`	Accede a los métodos de cadena (solo aplicable a Series de tipo cadena).
`Series.str.upper()`	Convierte la cadena a minúsculas.
`Series.str.contains(pattern)`	Convierte la cadena a mayúsculas.

Comprueba si la cadena contiene el patrón especificado.

Ejemplo

import pandas as pd

# Crear Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='MySeries')

# Ver los datos
print(s.head(2)) # Mostrar las primeras 2 filas

# Manejo de valores faltantes
s_with_nan = pd.Series([10, None, 30])
print(s_with_nan.fillna(0)) # Rellenar los valores faltantes con 0

# Manejo de valores únicos
print(s.nunique()) # Mostrar el número de valores únicos

# Ordenar
print(s.sort_values(ascending=False)) # Ordenar por valor en orden descendente

# Cálculos estadísticos
print(s.mean()) # Mostrar el promedio

Si necesita información más detallada, puede consultarDocumentación oficial de Pandas。

Otras extensiones

Lectura y escritura de datos

Núcleo de procesamiento de datos

Manual de referencia

Estadística y casos