Pandas Series API マニュアル

Series は 1 次元配列で、任意のデータ型（整数、文字列、浮動小数点数、Python オブジェクトなど）を格納できます。また、各要素にはインデックスと呼ばれるラベルがあります。

以下は Pandas Series のよく使われる API マニュアルです：

Series コンストラクタ

メソッド	説明
`pd.Series(data, index, dtype, name, copy)`	Series オブジェクトを作成し、データ、インデックス、データ型、名前をカスタマイズできます。

Series の属性

属性	説明
`Series.values`	Series のデータ部分（numpy 配列）を返します。
`Series.index`	Series のインデックスを返します。
`Series.dtype`	Series のデータ型を返します。
`Series.shape`	Series の形状（タプル形式）を返します。
`Series.size`	Series 内の要素の数を返します。
`Series.name`	Series の名前を返すか設定します。
`Series.empty`	Series が空かどうかを確認します。
`Series.nbytes`	Series が使用するバイト数を返します。
`Series.ndim`	Series の次元数を返します（常に 1）。
`Series.hasnans`	Series に欠損値（NaN）が含まれているかどうかを確認します。
`Series.array`	Series の基盤データ（Pandas 配列）を返します。

Series のメソッド

データの表示

メソッド	説明
`Series.head(n=5)`	先頭 n 行のデータを返します。
`Series.tail(n=5)`	末尾 n 行のデータを返します。
`Series.describe()`	Series の統計サマリー（カウント、平均、標準偏差など）を返します。

欠損値の処理

メソッド	説明
`Series.isnull()`	各要素が欠損値（NaN）かどうかを確認します。
`Series.notnull()`	各要素が欠損値でないかどうかを確認します。
`Series.dropna()`	すべての欠損値を削除します。
`Series.fillna(value)`	指定した値で欠損値を埋めます。

一意の値の処理

メソッド	説明
`Series.unique()`	Series 内の一意の値を返します。
`Series.nunique()`	Series 内の一意の値の数を返します。
`Series.value_counts()`	Series 内の各値の頻度を返します。

並べ替え

メソッド	説明
`Series.sort_values(ascending=True)`	値で並べ替えます。
`Series.sort_index(ascending=True)`	インデックスで並べ替えます。

インデックス操作

メソッド	説明
`Series.reset_index(drop=False)`	インデックスをリセットします。
`Series.drop(labels)`	指定したインデックスの要素を削除します。
`Series.get(key, default=None)`	指定したインデックスの値を取得し、存在しない場合はデフォルト値を返します。
`Series.set_axis(labels)`	新しいインデックスを設定します。

データ変換

メソッド	説明
`Series.map(arg)`	渡された関数または辞書に基づいて、Series 内の値をマッピングします。
`Series.apply(func)`	Series 内の各要素に関数を適用します。
`Series.astype(dtype)`	Series を指定したデータ型に変換します。
`Series.to_dict()`	Series を辞書に変換します。
`Series.to_frame()`	Series を DataFrame に変換します。
`Series.to_numpy()`	Series を numpy 配列に変換します。

データ操作

メソッド	説明
`Series.copy()`	Series をコピーします。
`Series.append(to_append, ignore_index)`	別の Series を追加します。
`Series.replace(to_replace, value)`	Series 内の値を置換します。
`Series.update(other)`	別の Series の値で現在の Series を更新します。
`Series.clip(lower, upper)`	Series 内の値を指定した範囲内に制限します。
`Series.isin(values)`	Series 内の値が指定したリスト内にあるかどうかを確認します。
`Series.between(left, right)`	Series 内の値が指定した範囲内にあるかどうかを確認します。

統計計算

メソッド	説明
`Series.sum()`	Series 内のすべての値の合計を返します。
`Series.mean()`	Series 内のすべての値の平均を返します。
`Series.median()`	Series 内のすべての値の中央値を返します。
`Series.min()`	Series 内の最小値を返します。
`Series.max()`	Series 内の最大値を返します。
`Series.std()`	Series 内のすべての値の標準偏差を返します。
`Series.var()`	Series 内のすべての値の分散を返します。
`Series.count()`	Series 内の非欠損値の数を返します。
`Series.mode()`	Series 内の最頻値を返します。
`Series.quantile(q)`	Series 内の指定した分位数の値を返します。

時系列操作

メソッド	説明
`Series.dt`	日時属性にアクセスします（datetime 型の Series にのみ適用）。
`Series.dt.year`	年を返します。
`Series.dt.month`	月を返します。
`Series.dt.day`	日付を返します。

文字列操作

メソッド	説明
`Series.str`	文字列メソッドにアクセスします（文字列型の Series にのみ適用）。
`Series.str.lower()`	文字列を小文字に変換します。
`Series.str.upper()`	文字列を大文字に変換します。
`Series.str.contains(pattern)`	文字列が指定したパターンを含むかどうかを確認します。

例

import pandas as pd

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

# データを表示
print(s.head(2)) # 先頭 2 行を出力

# 欠損値の処理
s_with_nan = pd.Series([10, None, 30])
print(s_with_nan.fillna(0)) # 0 で欠損値を埋める

# 一意の値の処理
print(s.nunique()) # 一意の値の数を出力

# 並べ替え
print(s.sort_values(ascending=False)) # 値の降順で並べ替え

# 統計計算
print(s.mean()) # 平均値を出力

より詳細な情報が必要な場合は、以下を参照してください。Pandas 公式ドキュメント。

その他の拡張

データの読み書き

データ処理の核心

リファレンスマニュアル

統計とケーススタディ