{"id":3365,"date":"2021-07-23T11:42:08","date_gmt":"2021-07-23T11:42:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3365"},"modified":"2021-07-23T11:42:09","modified_gmt":"2021-07-23T11:42:09","slug":"piton-pandy-seriya","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/piton-pandy-seriya\/","title":{"rendered":"\u041f\u0438\u0442\u043e\u043d \u041f\u0430\u043d\u0434\u044b \u2014 \u0421\u0435\u0440\u0438\u044f"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>\r\n\u0420\u044f\u0434\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 (\u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435, \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439, \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b Python \u0438 \u0442. \u0414.). \u041c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438.\r\r\npandas.Series\r\n\u0421\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u0430\u043d\u0434 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u2014\r\n\r\npandas.Series( data, index, dtype, copy)\r\n\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:\r\n\r\nSr.No\t\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\r\n1\t\r\n\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\r\n\r\n\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a ndarray, list, constants\r\n\r\n2\t\r\n\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\r\n\r\n\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0445\u0435\u0448\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0443\u044e \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443, \u0440\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e np.arrange (n), \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d.\r\n\r\n3\t\r\nDTYPE\r\n\r\ndtype \u0434\u043b\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 None, \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\r\n\r\n4\t\r\n\u043a\u043e\u043f\u0438\u044f\r\n\r\n\u0421\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e False\r\n\r\n\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\r\n\r\n\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a ndarray, list, constants\r\n\r\n\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\r\n\r\n\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0445\u0435\u0448\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0443\u044e \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443, \u0440\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e np.arrange (n), \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d.\r\n\r\nDTYPE\r\n\r\ndtype \u0434\u043b\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 None, \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\r\n\r\n\u043a\u043e\u043f\u0438\u044f\r\n\r\n\u0421\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e False\r\n\r\n\u0421\u0435\u0440\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u2014\r\n\r\n\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\r\nDict\r\n\u0421\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0430\r\n\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0443\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e\r\n\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u041f\u0443\u0441\u0442\u0430\u044f \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f.\r\n\r\n\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\r\n Live Demo\r\n\r\n#import the pandas library and aliasing as pd\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series()\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nSeries(&#91;], dtype: float64)\r\n\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437 ndarray\r\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f ndarray, \u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0442\u043e \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d (n), \u0433\u0434\u0435 n \u2014 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c &#91;0,1,2,3\u2026. \u0414\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d (LEN (\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432)) \u2014 1].\r\n\r\n \r\nJava-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a Spring\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\n#import the pandas library and aliasing as pd\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\ndata = np.array(&#91;'a','b','c','d'])\r\ns = pd.Series(data)\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0   a\r\n1   b\r\n2   c\r\n3   d\r\ndtype: object\r\n\u041c\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u043d \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043b \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e len (data) -1 , \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 3.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\n#import the pandas library and aliasing as pd\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\ndata = np.array(&#91;'a','b','c','d'])\r\ns = pd.Series(data,index=&#91;100,101,102,103])\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n100  a\r\n101  b\r\n102  c\r\n103  d\r\ndtype: object\r\n\u041c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0435.\r\n\r\n\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437 dict\r\n\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c dict, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d, \u0442\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0435, \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\n#import the pandas library and aliasing as pd\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\ndata = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}\r\ns = pd.Series(data)\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\na 0.0\r\nb 1.0\r\nc 2.0\r\ndtype: float64\r\n\u041d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c \u2014 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\n#import the pandas library and aliasing as pd\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\ndata = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}\r\ns = pd.Series(data,index=&#91;'b','c','d','a'])\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nb 1.0\r\nc 2.0\r\nd NaN\r\na 0.0\r\ndtype: float64\r\n\u041d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c \u2014 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f NaN (\u043d\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c).\r\n\r\n\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0421\u043a\u0430\u043b\u0430\u0440\u0430\r\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\n#import the pandas library and aliasing as pd\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\ns = pd.Series(5, index=&#91;0, 1, 2, 3])\r\nprint s\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n0  5\r\n1  5\r\n2  5\r\n3  5\r\ndtype: int64\r\n\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0435\u0439\r\n\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0432 ndarray.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442. \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u043e\u0442\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series(&#91;1,2,3,4,5],index = &#91;'a','b','c','d','e'])\r\n\r\n#retrieve the first element\r\nprint s&#91;0]\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n1\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0438\u043c \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0437\u043d\u0430\u043a:, \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432\u0441\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 (\u0441: \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438), \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438)\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series(&#91;1,2,3,4,5],index = &#91;'a','b','c','d','e'])\r\n\r\n#retrieve the first three element\r\nprint s&#91;:3]\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\na  1\r\nb  2\r\nc  3\r\ndtype: int64\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 3\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series(&#91;1,2,3,4,5],index = &#91;'a','b','c','d','e'])\r\n\r\n#retrieve the last three element\r\nprint s&#91;-3:]\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nc  3\r\nd  4\r\ne  5\r\ndtype: int64\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441)\r\n\u0421\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u043a\u0442\u0430\u0442 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series(&#91;1,2,3,4,5],index = &#91;'a','b','c','d','e'])\r\n\r\n#retrieve a single element\r\nprint s&#91;'a']\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n1\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series(&#91;1,2,3,4,5],index = &#91;'a','b','c','d','e'])\r\n\r\n#retrieve multiple elements\r\nprint s&#91;&#91;'a','c','d']]\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\na  1\r\nc  3\r\nd  4\r\ndtype: int64\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 3\r\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.\r\n\r\nimport pandas as pd\r\ns = pd.Series(&#91;1,2,3,4,5],index = &#91;'a','b','c','d','e'])\r\n\r\n#retrieve multiple elements\r\nprint s&#91;'f']<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3365","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3365","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3365"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3365\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3365"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3365"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3365"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}