mars.dataframe.Series

class mars.dataframe.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, chunk_size=None, gpu=None, sparse=None, num_partitions=None)

__init__(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, chunk_size=None, gpu=None, sparse=None, num_partitions=None)

方法

__init__([数据, 索引, 数据类型, 名称, 复制, ...])
abs()
add(其他[, 级别, 填充值, 轴])	返回系列和其他的逐元素相加（双目运算符 add）。
add_prefix(前缀)	在字符串 prefix 前添加前缀标签。
add_suffix(后缀)	将后缀标签附加到字符串 suffix。
agg([函数, 轴])
aggregate([函数, 轴])
align(其他[, 连接, 轴, 级别, 复制, ...])	使用指定的连接方法对齐两个对象的轴。
all([轴, 仅布尔值, 跳过空值, 级别, ...])
any([轴, 仅布尔值, 跳过NA, 级别, ...])
append(其他[, 忽略索引, ...])
apply(func[, convert_dtype, output_type, ...])	在系列值上调用函数。
astype(数据类型[, 复制, 错误])	将pandas对象转换为指定的数据类型 dtype.
autocorr([lag])	计算滞后-N 自相关。
backfill([轴, 就地, 限制, 降级])	与 DataFrame.fillna() 具有相同意义，使用 method='bfill'。
between(左, 右[, 包含])	返回布尔系列，相当于左侧 <= 系列 <= 右侧。
bfill([轴, 就地, 限制, 下cast])	与 DataFrame.fillna() 具有相同意义，使用 method='bfill'。
cartesian_chunk(right, func[, skip_infer, args])
check_monotonic([下降，严格])	检查对象中的值是否单调递增或递减。
copy([深复制])	复制此对象的索引和数据。
copy_from(obj)
copy_to(目标)
corr(other[, method, min_periods])	计算与其他序列的相关性，排除缺失值。
count([等级, 组合大小])
cummax([轴, 跳过空值])
cummin([轴, 跳过na])
cumprod([轴, 跳过空值])
cumsum([轴, 跳过空值])
describe([百分位数, 包含, 排除])
diff([periods])	元素的第一次离散差异。
div(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他的浮点数除法，逐元素（双目运算符truediv）。
dot(其他)	计算Series与其他列之间的点积。
drop([标签, 轴, 索引, 列, 级别, ...])	返回带有指定索引标签删除的序列。
drop_duplicates([保留, 就地, 方法])	返回去除重复值的系列。
dropna([轴, 就地, 如何])	返回一个新的序列，删除缺失值。
duplicated([keep, method])	指示重复的系列值。
eq(其他[, 等级, 轴])	返回与序列和其他元素逐个相等的值（双目运算符 eq）。
ewm([com, span, halflife, alpha, ...])	提供指数加权函数。
execute([session])
expanding([最小周期, 中心, 轴])	提供扩展变换。
explode([ignore_index])	将列表中的每个元素转换为一行。
ffill([轴, 就地, 限制, 向下转换])	与 DataFrame.fillna() 结合使用 method='ffill' 的同义词。
fillna([值, 方法, 轴, 就地, ...])	使用指定的方法填充NA/NaN值。
floordiv(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他的整数除法，逐元素（二元运算符 floordiv）。
from_tensor(in_tensor[, index, name])
ge(其他[, 级别, 轴])	返回系列与其他之间的逐元素（双目运算符ge）的大于或等于值。
groupby([按, 级别, 作为索引, 排序, 分组键])
gt(其他[, 级别, 轴])	返回系列和其他元素的逐个比较结果（双目运算符 gt）。
head([n])	返回前 n 行。
isin(值)	系列中的元素是否包含在 values 中。
isna()	检测缺失值。
isnull()	检测缺失值。
items([批处理大小, 会话])	懒惰地迭代（索引，值）元组。
iteritems([batch_size, session])	懒惰地迭代（索引，值）元组。
keys()	返回索引的别名。
kurt([轴, 跳过空值, 级别, 组合大小, ...])
kurtosis([轴, 跳过空值, 级别, ...])
le(其他[, 级别, 轴])	返回系列和其他的元素级别（二元运算符 le）小于或等于的值。
lt(其他[, 级别, 轴])	返回系列和其他的逐元素（按位操作符 lt），小于的值。
map(arg[, na_action, dtype, memory_scale, ...])	根据输入的对应关系映射序列的值。
map_chunk(func[, args, kwargs, skip_infer])	将函数应用于每个块。
mask(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	在条件为真时替换值。
max([轴, 跳过空值, 层级, 组合大小, 方法])
mean([轴, 跳过空值, 级别, 合并大小, 方法])
median([轴, 跳过缺失值, 输出, 覆盖输入, ...])	返回请求轴上的值的中位数。
memory_usage([index, deep])	返回序列的内存使用情况。
min([轴, 跳过空值, 层级, 组合大小, 方法])
mod(other[, level, fill_value, axis])	返回系列及其他的元素级模运算（二元运算符 mod）。
mul(other[, level, fill_value, axis])	返回系列及其他的乘法，逐元素（双目运算符 mul）。
multiply(其他[, 级别, 填充值, 轴])	返回系列及其他的乘法，逐元素（双目运算符 mul）。
ne(other[, level, axis])	返回系列和其他的逐元素不等（双元运算符ne）。
notna()	检测现有的（非缺失）值。
notnull()	检测现有的（非缺失）值。
nunique([dropna, combine_size])	返回对象中唯一元素的数量。
pad([轴, 就地, 限制, 下转换])	与 DataFrame.fillna() 结合使用 method='ffill' 的同义词。
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	当前元素与之前元素之间的百分比变化。
pow(other[, level, fill_value, axis])	返回系列的指数幂及其他，逐元素（双目运算符 pow）。
prod([轴, 跳过NaN, 层级, 最小计数, ...])
product([轴, 跳过NA, 级别, 最小计数, ...])
quantile([q, interpolation])	在给定分位数处返回值。
radd(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他的逐元素相加（二元操作符 radd）。
rdiv(其他[, 级别, 填充值, 轴])	返回系列和其他元素的浮点除法（二元运算符rtruediv）。
rebalance([因子, 轴, 分区数量, ...])	使数据在整个集群中更加均衡。
rechunk(块大小[, 重新分配工人])
reindex(*args, **kwargs)	符合新的索引的数据系列/数据框，带有可选的填充逻辑。
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	返回一个与其他对象具有匹配索引的对象。
rename([索引, 轴, 复制, 就地, 级别, ...])	更改系列索引标签或名称。
rename_axis([mapper, index, columns, axis, ...])	设置索引或列的轴名称。
replace([要替换的内容, 值, 就地, 限制, ...])	将to_replace中给定的值替换为value。
reset_index([级别, 丢弃, 名称, 就地, ...])	生成一个索引重置的新DataFrame或Series。
rfloordiv(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他元素的整数除法（二元运算符 rfloordiv）。
rmod(其他[, 级别, 填充值, 轴])	返回系列及其他的模（按元素，二元操作符 rmod）。
rmul(其他[, 级别, 填充值, 轴])	返回系列和其他元素的逐元素乘法（双目运算符 rmul）。
rolling(窗口[, 最小周期, 中心, ...])	提供滚动窗口计算。
round([小数位数])	将序列中的每个值四舍五入到给定的小数位数。
rpow(other[, level, fill_value, axis])	返回系列及其他的指数幂，逐元素（双目运算符 rpow）。
rsub(其他[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他的逐元素减法（二元运算符 rsubtract）。
rtruediv(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他元素的浮点除法（二元运算符rtruediv）。
sample([n, frac, replace, weights, ...])	从对象的一个轴返回一个随机样本的项目。
sem([轴, 跳过空值, 层级, 自由度, ...])
set_axis(标签[, 轴, 就地])	将期望的索引分配给给定的轴。
shift([周期, 频率, 轴, 填充值])	将索引移动到所需的周期数，并可选地指定时间freq。
skew([轴, 跳过空值, 层级, 合并大小, ...])
sort_index([轴, 级别, 升序, ...])	按标签对对象进行排序（沿着一个轴）。
sort_values([轴, 升序, 原地, ...])	按值排序。
std([轴, 跳过空值, 等级, 自由度, ...])
sub(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他的逐元素减法（双目运算符 subtract）。
sum([轴, 跳过缺失值, 层级, 最小计数, ...])
tail([n])	返回最后 n 行。
tiles()
to_cpu()
to_csv(路径[, 分隔符, 缺失值表示, 浮点数格式, ...])	将对象写入逗号分隔值（csv）文件。
to_dict([into, batch_size, session])	将序列转换为 {label -> value} 字典或类似字典的对象。
to_frame([name])	将系列转换为数据框。
to_gpu()
to_pandas([session])
to_sql(name, con[, schema, if_exists, ...])	将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。
to_tensor([dtype])
transform(func[, convert_dtype, axis, ...])	在自我身上调用 func 生成一个具有转化值的 Series。
truediv(other[, level, fill_value, axis])	返回系列和其他的浮点数除法，逐元素（双目运算符truediv）。
tshift([周期, 频率, 轴])	如果可用，使用索引的频率来移动时间索引。
unique([方法])	唯一值按出现顺序返回。
value_counts([标准化, 排序, 升序, ...])	返回一个包含唯一值计数的系列。
var([轴, 跳过NA, 级别, 自由度, ...])
where(条件[, 其他, 就地, 轴, 水平, ...])	在条件为假时替换值。

属性

T	返回转置，按定义自我。
at	访问行/列标签对的单个值。
data
dtype	返回底层数据的dtype对象。
iat
iloc
index	系列的索引（轴标签）。
is_monotonic	如果对象中的值是单调递增的，则返回布尔标量。
is_monotonic_decreasing	如果对象中的值是单调递减的，则返回布尔标量。
is_monotonic_increasing	如果对象中的值是单调递增的，则返回布尔标量。
loc
name
ndim	返回一个整数，表示轴/数组维度的数量。
shape
size
type_name
values