eland.Series

class eland.Series(es_client: Optional[Elasticsearch] = None, es_index_pattern: Optional[str] = None, name: Optional[str] = None, es_index_field: Optional[str] = None, _query_compiler: Optional[QueryCompiler] = None)

类似 pandas.Series 的 API，代理到 Elasticsearch 索引。

参数

es_clientelasticsearch.Elasticsearch

对 Elasticsearch python 客户端的引用

es_index_patternstr

Elasticsearch 索引模式。这可以包含通配符。

es_index_fieldstr

用于系列的基础字段

备注

如果 Elasticsearch 索引在创建此对象后被删除或索引映射发生更改，则不会重建该对象，因此可能会出现不一致。

另请参阅

pandas.Series

示例

>>> ed.Series(es_client='http://localhost:9200', es_index_pattern='flights', name='Carrier')
0         Kibana Airlines
1        Logstash Airways
2        Logstash Airways
3         Kibana Airlines
4         Kibana Airlines
               ...
13054    Logstash Airways
13055    Logstash Airways
13056    Logstash Airways
13057            JetBeats
13058            JetBeats
Name: Carrier, Length: 13059, dtype: object

__init__(es_client: Optional[Elasticsearch] = None, es_index_pattern: Optional[str] = None, name: Optional[str] = None, es_index_field: Optional[str] = None, _query_compiler: Optional[QueryCompiler] = None) → None

类似 pandas.DataFrame/Series 的 API，代理到 Elasticsearch 索引。

参数

clientelasticsearch.Elasticsearch

对 Elasticsearch python 客户端的引用

方法

__init__([es_client, es_index_pattern, ...])	类似 pandas.DataFrame/Series 的 API，代理到 Elasticsearch 索引。
add(right)	返回系列和右侧的加法，逐元素（二元运算符加法）。
describe()	生成描述性统计信息，总结数据集分布的集中趋势、离散度和形状，不包括 NaN 值。
div(right)	返回系列和右侧的浮点除法，逐元素（二元运算符 truediv）。
divide(right)	返回系列和右侧的浮点除法，逐元素（二元运算符 truediv）。
es_info()
es_match(text, *[, match_phrase, ...])	使用 Elasticsearch match 或 match_phrase 查询根据给定的参数过滤数据。
filter([items, like, regex, axis])	根据指定的索引标签对数据框的行或列进行子集。
floordiv(right)	返回系列和右侧的整数除法，逐元素（二元运算符 floordiv //）。
head([n])
hist([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ...])	使用 matplotlib 绘制输入序列的直方图。
isin(other)
isna()	检测缺失值。
isnull()	检测缺失值。
mad([numeric_only])	返回 Series 的中位数绝对偏差
max([numeric_only])	返回 Series 值的最大值
mean([numeric_only])	返回 Series 值的平均值
median([numeric_only])	返回 Series 值的中位数
min([numeric_only])	返回 Series 值的最小值
mod(right)	返回 series 和 right 的模运算结果，逐元素计算（二元运算符 mod %）。
mode([es_size])	计算 Series 的众数
mul(right)	返回 series 和 right 的乘积，逐元素计算（二元运算符 mul）。
multiply(right)	返回 series 和 right 的乘积，逐元素计算（二元运算符 mul）。
notna()	检测现有（非缺失）值。
notnull()	检测现有（非缺失）值。
nunique()	返回 Series 中唯一值的个数
pow(right)	返回 series 和 right 的指数幂运算结果，逐元素计算（二元运算符 pow）。
quantile([q])	用于计算给定 Series 的分位数。
radd(left)	返回 series 和 left 的加法结果，逐元素计算（二元运算符 add）。
rdiv(left)	返回 series 和 left 的除法结果，逐元素计算（二元运算符 div）。
rdivide(left)	返回 series 和 left 的除法结果，逐元素计算（二元运算符 div）。
rename(new_name)	重命名 series 的名称。
rfloordiv(left)	返回 series 和 left 的整数除法结果，逐元素计算（二元运算符 floordiv //）。
rmod(left)	返回 series 和 left 的模运算结果，逐元素计算（二元运算符 mod %）。
rmul(left)	返回 series 和 left 的乘积，逐元素计算（二元运算符 mul）。
rmultiply(left)	返回 series 和 left 的乘积，逐元素计算（二元运算符 mul）。
rpow(left)	返回 series 和 left 的指数幂运算结果，逐元素计算（二元运算符 pow）。
rsub(left)	返回 series 和 left 的减法结果，逐元素计算（二元运算符 sub）。
rsubtract(left)	返回 series 和 left 的减法结果，逐元素计算（二元运算符 sub）。
rtruediv(left)	返回 series 和 left 的除法结果，逐元素计算（二元运算符 div）。
sample([n, frac, random_state])
std([numeric_only])	返回 Series 的标准差
sub(right)	返回 series 和 right 的减法结果，逐元素计算（二元运算符 sub）。
subtract(right)	返回 series 和 right 的减法结果，逐元素计算（二元运算符 sub）。
sum([numeric_only])	返回 Series 值的总和
tail([n])
to_numpy()	未实现。
to_pandas([show_progress])
to_string([buf, na_rep, float_format, ...])	渲染 Series 的字符串表示形式。
truediv(right)	返回系列和右侧的浮点除法，逐元素（二元运算符 truediv）。
unique()	返回 Series 中所有唯一值。
value_counts([es_size])	返回指定字段的值计数。
var([numeric_only])	返回 Series 的方差

属性

dtype	返回底层数据的 dtype 对象。
dtypes	返回 DataFrame 中的 pandas dtypes。
empty	判断 Series 是否为空。
es_dtype	返回底层数据的 Elasticsearch 类型。
es_dtypes	返回索引中的 Elasticsearch dtypes
es_field_name	返回 es_field_name: str 返回此 series 的 Elasticsearch 字段名
index	返回 eland 索引，引用 Elasticsearch 字段来索引 DataFrame/Series
name
ndim	根据 Series 的定义返回 1
shape	返回一个元组，表示 Series 的维数。
size	返回一个 int，表示此对象中的元素数量。