{"id":5682,"date":"2026-09-24T09:00:00","date_gmt":"2026-09-24T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/otus.ru\/journal\/?p=5682"},"modified":"2026-09-25T15:27:22","modified_gmt":"2026-09-25T15:27:22","slug":"osnovy-raboty-s-pandas-series-i-dataframes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otus.ru\/journal\/osnovy-raboty-s-pandas-series-i-dataframes\/","title":{"rendered":"Pandas Series: \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 DataFrame"},"content":{"rendered":"

Series<\/strong> \u0432 pandas — \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441), \u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0443 \u0432\u0441\u0435\u0439 Series \u043e\u0434\u0438\u043d \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (dtype). \u0418\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0443 — \u0442\u0438\u043f object<\/code>: \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043d \u043e\u0434\u0438\u043d, \u043d\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b Python. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b DataFrame — \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 Series: \u043e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430 \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440 pandas. \u041d\u0438\u0436\u0435 — \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c Series, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c \u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 Series \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0435\u0442 NaN \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n

\n

\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 Series<\/a><\/li>\n
  2. \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/a><\/li>\n
  3. \u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c Series<\/a><\/li>\n
  4. \u0418\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441: loc, iloc \u0438 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0438<\/a><\/li>\n
  5. \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443<\/a><\/li>\n
  6. \u041f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438: NaN, isna \u0438 fillna<\/a><\/li>\n
  7. value_counts, map \u0438 apply<\/a><\/li>\n
  8. Series \u0438 DataFrame: \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430<\/a><\/li>\n
  9. \u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438<\/a><\/li>\n
  10. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/a><\/li>\n
  11. \u0413\u0434\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \/ \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439<\/a><\/li>\n
  12. FAQ<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

    \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u044b 24.09.2026 \u043d\u0430 pandas 3.0.6 \u0438 Python 3.14.7. \u0412 pandas 2.x \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f — \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b.<\/p>\n

    \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 Series<\/h2>\n

    \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c<\/th>\n\u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e<\/th>\n\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (values)<\/td>\n\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 NumPy<\/td>\ns.to_numpy()<\/code><\/td>\n<\/tr>\n
    \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 (index)<\/td>\n\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432: \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0434\u0430\u0442\u044b<\/td>\ns.index<\/code><\/td>\n<\/tr>\n
    \u0442\u0438\u043f (dtype)<\/td>\n\u043e\u0434\u0438\u043d \u0442\u0438\u043f \u043d\u0430 \u0432\u0441\u044e Series: int64<\/code>, float64<\/code>, str<\/code>, Int64<\/code><\/td>\ns.dtype<\/code><\/td>\n<\/tr>\n
    \u0438\u043c\u044f (name)<\/td>\n\u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044c; \u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 DataFrame \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c<\/td>\ns.name<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    \u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 Python: \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 — \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 0, 1, 2, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n

    \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/h2>\n

    \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430: pip install pandas<\/code> (NumPy \u043f\u043e\u0434\u0442\u044f\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c). Pandas 3 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 Python 3.11 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0435\u0435: \u043d\u0430 Python 3.10 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0435 \u0442\u0430 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043c\u043e\u043b\u0447\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 pandas 2.x, \u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a: print(pd.__version__)<\/code>.<\/p>\n

    import<\/span> <\/span>pandas<\/span> <\/span>as<\/span> <\/span>pd<\/span>\n\nsales<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>([<\/span>120<\/span>,<\/span> 95<\/span>,<\/span> 140<\/span>],<\/span> index<\/span>=<\/span>[<\/span>\"\u043f\u043d\"<\/span>,<\/span> \"\u0432\u0442\"<\/span>,<\/span> \"\u0441\u0440\"<\/span>],<\/span> name<\/span>=<\/span>\"\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438\"<\/span>)<\/span>\nprint<\/span>(<\/span>sales<\/span>)<\/span>\nprint<\/span>(<\/span>sales<\/span>[<\/span>\"\u0432\u0442\"<\/span>])<\/span>\nprint<\/span>(<\/span>sales<\/span>.<\/span>mean<\/span>())<\/span><\/code><\/pre>\n
    \u043f\u043d    120\n\u0432\u0442     95\n\u0441\u0440    140\nName: \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438, dtype: int64\n95\n118.33333333333333\n<\/code><\/pre>\n
    \u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043d\u0438\u0437\u0443 \u0438\u043c\u044f \u0438 \u0442\u0438\u043f. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 sales[\"\u0432\u0442\"]<\/code> \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0430 mean()<\/code> \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c, \u0431\u0435\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430.<\/p>\n
    \u041a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c Series<\/h2>\n
    import<\/span> <\/span>pandas<\/span> <\/span>as<\/span> <\/span>pd<\/span>\n\na<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>([<\/span>10<\/span>,<\/span> 20<\/span>,<\/span> 30<\/span>])<\/span>                          # \u0438\u0437 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430<\/span>\nb<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>({<\/span>\"\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430\"<\/span>:<\/span> 13.1<\/span>,<\/span> \"\u041a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044c\"<\/span>:<\/span> 1.3<\/span>})<\/span>       # \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f: \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 -> \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441<\/span>\nc<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>(<\/span>0<\/span>,<\/span> index<\/span>=<\/span>[<\/span>\"x\"<\/span>,<\/span> \"y\"<\/span>,<\/span> \"z\"<\/span>])<\/span>              # \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440 \u0440\u0430\u0437\u043c\u043d\u043e\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0443<\/span>\nd<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>([<\/span>\"Python\"<\/span>,<\/span> \"SQL\"<\/span>,<\/span> None<\/span>])<\/span>               # \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438<\/span>\ne<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>([<\/span>1<\/span>,<\/span> 2<\/span>,<\/span> None<\/span>])<\/span>                          # \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c<\/span>\nf<\/span> =<\/span> pd<\/span>.<\/span>Series<\/span>([<\/span>1<\/span>,<\/span> 2<\/span>,<\/span> None<\/span>],<\/span> dtype<\/span>=<\/span>\"Int64\"<\/span>)<\/span>           # \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c, nullable-\u0442\u0438\u043f<\/span>\nfor<\/span> s<\/span> in<\/span> (<\/span>a<\/span>,<\/span> b<\/span>,<\/span> c<\/span>,<\/span> d<\/span>,<\/span> e<\/span>,<\/span> f<\/span>):<\/span>\n    print<\/span>(<\/span>s<\/span>.<\/span>dtype<\/span>,<\/span> list<\/span>(<\/span>s<\/span>.<\/span>index<\/span>))<\/span><\/code><\/pre>\n
    int64 [0, 1, 2]\nfloat64 ['\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430', '\u041a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044c']\nint64 ['x', 'y', 'z']\nstr [0, 1, 2]\nfloat64 [0, 1, 2]\nInt64 [0, 1, 2]\n<\/code><\/pre>\n
    \u041d\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c:<\/p>\n