pandas.DataFrame

class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) [source]

Двумерная изменяемая по размеру, потенциально неоднородная таблица данных со метками осей (строки и столбцы). Арифметические операции выравниваются по меткам строк и столбцов. Можно рассматривать как контейнер типа dict для объектов Series. Основная структура данных pandas

Параметры:

data : numpy ndarray (структурированный или однородный), dict или DataFrame Dict может содержать Series, массивы, константы или подобные списку объекты index : Index или массив-подобный объект Индекс, используемый для итоговой таблицы. Будет по умолчанию np.arange(n), если в исходных данных нет информации об индексе и не предоставлен индекс columns : Index или массив-подобный объект Метки столбцов, используемые для итоговой таблицы. Будет по умолчанию np.arange(n), если метки столбцов не предоставлены dtype : dtype, по умолчанию None Тип данных для принудительного преобразования, в противном случае определяется автоматически copy : boolean, по умолчанию False Копировать данные из входных данных. Затрагивает только DataFrame / 2d ndarray входные данные

См. также

DataFrame.from_records

конструктор из кортежей, также массивы записей

DataFrame.from_dict

из словарей Series, массивов или словарей

DataFrame.from_items

из последовательности пар (ключ, значение)

pandas.read_csv, pandas.read_table, pandas.read_clipboard

Примеры

>>> d = {'col1': ts1, 'col2': ts2}
>>> df = DataFrame(data=d, index=index)
>>> df2 = DataFrame(np.random.randn(10, 5))
>>> df3 = DataFrame(np.random.randn(10, 5),
...                 columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

Атрибуты

T	Транспонировать индекс и столбцы
at	Быстрый скалярный аксессор на основе меток
axes	Возвращает список с метками оси строк и оси столбцов в качестве единственных членов.
blocks	Внутреннее свойство, синоним свойства для as_blocks()
dtypes	Возвращает типы данных в этом объекте.
empty	True, если NDFrame полностью пуст [нет элементов], то есть любая из осей имеет длину 0.
ftypes	Возвращает ftypes (указание на разреженность/плотность и тип данных) в этом объекте.
iat	Быстрый скалярный аксессор целого местоположения.
iloc	Индексация только на основе целых чисел для выбора по позиции.
is_copy
ix	Индексатор, основанный в основном на метке и местоположении, с падением на целочисленные позиции.
loc	Индексатор, основанный исключительно на метке и местоположении, для выбора по метке.
ndim	Количество осей/размерностей массива
shape	Возвращает кортеж, представляющий размерность DataFrame.
size	количество элементов в NDFrame
style	Свойство, возвращающее объект Styler, содержащий методы для построения стилизованного HTML-представления DataFrame.
values	Numpy-представление NDFrame

Методы

abs()	Возвращает объект с абсолютным значением — применимо только к объектам, которые все являются числовыми.
add(other[, axis, level, fill_value])	Сложение DataFrame и other поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Объединить префиксную строку с именами элементов панели.
add_suffix(suffix)	Объединить суффиксную строку с именами элементов панели.
align(other[, join, axis, level, copy, ...])	Выравнивание двух объектов по их осям с
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы по заданной оси равны True.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если хотя бы один элемент по заданной оси равен True.
append(other[, ignore_index, verify_integrity])	Добавляет строки из other в конец этого фрейма, возвращая новый объект.
apply(func[, axis, broadcast, raw, reduce, args])	Применяет функцию по оси DataFrame.
applymap(func)	Применяет функцию к DataFrame, которая предназначена для работы поэлементно, т.е.
as_blocks([copy])	Преобразовать фрейм в словарь типов dtype -> Конструкторы, каждый из которых имеет однородный dtype.
as_matrix([columns])	Преобразовать фрейм в его представление в виде массива NumPy.
asfreq(freq[, method, how, normalize])	Преобразовать TimeSeries к заданной частоте.
asof(where[, subset])	Берётся последняя строка без NaN (или последняя строка без
assign(\*\*kwargs)	Назначает новые столбцы DataFrame, возвращая новый объект (копию) со всеми исходными столбцами в дополнение к новым.
astype(dtype[, copy, raise_on_error])	Преобразование объекта к входному типу numpy.
at_time(time[, asof])	Выбор значений в определённое время суток (например,
between_time(start_time, end_time[, ...])	Выбор значений между определёнными временами суток (например, 9:00-9:30 утра).
bfill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для NDFrame.fillna(method=’bfill’)
bool()	Возвращает логическое значение для отдельного элемента PandasObject.
boxplot([column, by, ax, fontsize, rot, ...])	Построение диаграммы размаха из столбца DataFrame, необязательно сгруппированного по некоторым столбцам или
clip([lower, upper, axis])	Обрезание значений по входному порогу.
clip_lower(threshold[, axis])	Возвращает копию входных данных со значениями ниже заданного значения, обрезающимися.
clip_upper(threshold[, axis])	Возвращает копию входных данных со значениями выше заданного значения, обрезающимися.
combine(other, func[, fill_value, overwrite])	Сложение двух DataFrame-объектов без распространения значений NaN, поэтому если для
combineAdd(other)	УСТАРЕЛО.
combineMult(other)	УСТАРЕЛО.
combine_first(other)	Объединение двух DataFrame-объектов и по умолчанию использование ненулевых значений во фрейме, вызывающем метод.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает составной процент значений для заданной оси.
consolidate([inplace])	Вычисление NDFrame с «консолидированными» внутренними структурами (данные каждого типа данных сгруппированы вместе в одном массиве ndarray).
convert_objects([convert_dates, ...])	Устарело.
copy([deep])	Создаёт копию данных этого объекта.
corr([method, min_periods])	Вычисление парной корреляции столбцов, исключая значения NaN/Null.
corrwith(other[, axis, drop])	Вычисление парной корреляции между строками или столбцами двух DataFrame-объектов.
count([axis, level, numeric_only])	Возвращает Series с количеством ненулевых наблюдений по заданной оси.
cov([min_periods])	Вычисление парной ковариации столбцов, исключая значения NaN/Null.
cummax([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный максимум по заданной оси.
cummin([axis, skipna])	Возвращает кумулятивный минимум по заданной оси.
cumprod([axis, skipna])	Возвращает кумулятивное произведение по заданной оси.
cumsum([axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по заданной оси.
describe([percentiles, include, exclude])	Генерирует различные сводные статистические данные, исключая значения NaN.
diff([periods, axis])	Дискретное 1-е разностное значение объекта.
div(other[, axis, level, fill_value])	Деление с плавающей точкой DataFrame и other поэлементно (бинарная операция truediv).
divide(other[, axis, level, fill_value])	Деление с плавающей точкой DataFrame и other поэлементно (бинарная операция truediv).
dot(other)	Матричное умножение с DataFrame или Series-объектами

drop(labels[, axis, level, inplace, errors])	Возвращает новый объект с удалёнными метками на указанной оси.
drop_duplicates(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает DataFrame с удалёнными дублированными строками, необязательно только
dropna([axis, how, thresh, subset, inplace])	Возвращает объект с удалёнными метками на указанной оси, где альтернативно любые
duplicated(\*args, \*\*kwargs)	Возвращает булевый Series, обозначающий дублированные строки, необязательно только
eq(other[, axis, level])	Обёртка для гибких методов сравнения eq
equals(other)	Определяет, содержат ли два объекта NDFrame одинаковые элементы.
eval(expr[, inplace])	Вычисляет выражение в контексте экземпляра вызывающего DataFrame.
ewm([com, span, halflife, alpha, ...])	Предоставляет экспоненциально взвешенные функции
expanding([min_periods, freq, center, axis])	Предоставляет расширяющие преобразования.
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для NDFrame.fillna(method=’ffill’)
fillna([value, method, axis, inplace, ...])	Заполнение значений NA/NaN указанным методом
filter([items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов dataframe в соответствии с метками в указанном индексе.
first(offset)	Удобный метод для выделения начальных периодов временных рядов на основе временного сдвига.
first_valid_index()	Возвращает метку первого не-NA/null значения
floordiv(other[, axis, level, fill_value])	Целочисленное деление dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор floordiv).
from_csv(path[, header, sep, index_col, ...])	Чтение CSV-файла (НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ, используйте pandas.read_csv() вместо этого).
from_dict(data[, orient, dtype])	Конструирование DataFrame из словаря массивоподобных объектов или словарей
from_items(items[, columns, orient])	Преобразование пар (ключ, значение) в DataFrame.
from_records(data[, index, exclude, ...])	Преобразование структурированного или записывающего ndarray в DataFrame
ge(other[, axis, level])	Обёртка для гибких методов сравнения ge
get(key[, default])	Получение элемента из объекта для данного ключа (столбец DataFrame, срез Panel и т. д.).
get_dtype_counts()	Возвращает количество типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts()	Возвращает количество типов ftypes в этом объекте.
get_value(index, col[, takeable])	Быстрое получение одного значения по указанному столбцу и индексу
get_values()	то же, что и values (но обрабатывает преобразования разреженности)
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...])	Группировка series с помощью отображения (словарь или функция ключа, применение заданной функции к группе, возврат результата в виде series) или по series столбцов.
gt(other[, axis, level])	Обёртка для гибких методов сравнения gt
head([n])	Возвращает первые n строк
hist(data[, column, by, grid, xlabelsize, ...])	Построение гистограммы series DataFrame с использованием matplotlib / pylab.
icol(i)	УСТЕРЕЖЕН.
idxmax([axis, skipna])	Возвращает индекс первого вхождения максимума по указанной оси.
idxmin([axis, skipna])	Возвращает индекс первого вхождения минимума по указанной оси.
iget_value(i, j)	УСТЕРЕЖЕН.
info([verbose, buf, max_cols, memory_usage, ...])	Краткий обзор DataFrame.
insert(loc, column, value[, allow_duplicates])	Вставка столбца в DataFrame в указанном месте.
interpolate([method, axis, limit, inplace, ...])	Интерполяция значений в соответствии с различными методами.
irow(i[, copy])	УСТЕРЕЖЕН.
isin(values)	Возвращает булевый DataFrame, показывающий, содержится ли каждый элемент в DataFrame в values.
isnull()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, являются ли значения нулевыми.
iteritems()	Итератор по парам (имя столбца, Series).
iterkv(\*args, \*\*kwargs)	Псевдоним iteritems, используемый для обхода 2to3. Устаревший
iterrows()	Итерация по строкам DataFrame как парам (индекс, Series).
itertuples([index, name])	Итерация по строкам DataFrame как именованным кортежам, со значением индекса в качестве первого элемента кортежа.
join(other[, on, how, lsuffix, rsuffix, sort])	Объединение столбцов с другим DataFrame по индексу или по столбцу ключа.
keys()	Получение ‘информационной оси’ (см. Индексирование для получения дополнительной информации)

kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс по указанной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0.0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённую эксцесс по указанной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0.0).
last(offset)	Удобный метод для подмножества конечных периодов временных рядов данных на основе смещения даты.
last_valid_index()	Возвращает метку последнего ненулевого значения.
le(other[, axis, level])	Обёртка для гибких методов сравнения le
lookup(row_labels, col_labels)	Функция «fancy indexing» на основе меток для DataFrame.
lt(other[, axis, level])	Обёртка для гибких методов сравнения lt
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси.
mask(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект той же формы, что и self, значения которого соответствуют self, где cond ложно, а в противном случае — другим.
max([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает максимальное значение в объекте.
mean([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение значений для указанной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений для указанной оси.
memory_usage([index, deep])	Использование памяти столбцами DataFrame.
merge(right[, how, on, left_on, right_on, ...])	Объединение объектов DataFrame, выполняя операцию соединения в стиле базы данных по столбцам или индексам.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Этот метод возвращает минимальное значение в объекте.
mod(other[, axis, level, fill_value])	Остаток от деления dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор mod).
mode([axis, numeric_only])	Получает моду (ы) каждого элемента вдоль выбранной оси.
mul(other[, axis, level, fill_value])	Умножение dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор mul).
multiply(other[, axis, level, fill_value])	Умножение dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор mul).
ne(other[, axis, level])	Обёртка для гибких методов сравнения ne
nlargest(n, columns[, keep])	Получить строки DataFrame, отсортированные по n наибольшим значениям columns.
notnull()	Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, не являются ли значения нулевыми.
nsmallest(n, columns[, keep])	Получить строки DataFrame, отсортированные по n наименьшим значениям columns.
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение за заданное количество периодов.
pipe(func, \*args, \*\*kwargs)	Применить func(self, *args, **kwargs)
pivot([index, columns, values])	Изменение структуры данных (создание «таблицы сводки») на основе значений столбцов.
pivot_table(data[, values, index, columns, ...])	Создание таблицы сводки в формате электронной таблицы в виде DataFrame.
plot	псевдоним FramePlotMethods
pop(item)	Возвращает item и удаляет из кадра.
pow(other[, axis, level, fill_value])	Экспоненциальная степень dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор pow).
prod([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение значений для указанной оси.
product([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает произведение значений для указанной оси.
quantile([q, axis, numeric_only, interpolation])	Возвращает значения в заданном квантиле вдоль запрошенной оси, как в numpy.percentile.
query(expr[, inplace])	Запрос столбцов кадра с булевым выражением.
radd(other[, axis, level, fill_value])	Сложение dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор radd).
rank([axis, method, numeric_only, ...])	Вычисление рангов числовых данных (от 1 до n) вдоль оси.
rdiv(other[, axis, level, fill_value])	Деление dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
reindex([index, columns])	Согласование DataFrame с новым индексом с необязательной логикой заполнения, помещая NA/NaN в места, где в предыдущем индексе нет значений.
reindex_axis(labels[, axis, method, level, ...])	Согласование входного объекта с новым индексом с необязательной логикой заполнения, помещая NA/NaN в места, где в предыдущем индексе нет значений.
reindex_like(other[, method, copy, limit, ...])	Возвращает объект с совпадающими индексами для себя.
rename([index, columns])	Изменение входной функции или функций осей.
rename_axis(mapper[, axis, copy, inplace])	Изменение индекса и/или столбцов с помощью входной функции или функций.
reorder_levels(order[, axis])	Переупорядочение уровней индекса с использованием входного порядка.

replace([to_replace, value, inplace, limit, ...])	Замена значений, указанных в ‘to_replace’, на ‘value’.
resample(rule[, how, axis, fill_method, ...])	Удобный метод для преобразования частоты и ресемплирования временных рядов.
reset_index([level, drop, inplace, ...])	Для DataFrame с многоуровневым индексом возвращает новый DataFrame с информацией о маркировке в столбцах под именами индексов, по умолчанию ‘level_0’, ‘level_1’ и т.д.
rfloordiv(other[, axis, level, fill_value])	Целочисленное деление DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rfloordiv).
rmod(other[, axis, level, fill_value])	Остаток от деления DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rmod).
rmul(other[, axis, level, fill_value])	Умножение DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rmul).
rolling(window[, min_periods, freq, center, ...])	Предоставляет вычисления скользящего окна.
round([decimals])	Округление DataFrame до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, axis, level, fill_value])	Возведение в степень DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rpow).
rsub(other[, axis, level, fill_value])	Вычитание DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rsub).
rtruediv(other[, axis, level, fill_value])	Деление с плавающей точкой DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rtruediv).
sample([n, frac, replace, weights, ...])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
select(crit[, axis])	Возвращает данные, соответствующие меткам осей, соответствующим критериям.
select_dtypes([include, exclude])	Возвращает подмножество DataFrame, включая/исключая столбцы на основе их dtype.
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(axis, labels)	общедоступная версия присвоения осей
set_index(keys[, drop, append, inplace, ...])	Установить индекс DataFrame (метки строк) с использованием одного или нескольких существующих столбцов.
set_value(index, col, value[, takeable])	Поместить единственное значение в указанный столбец и индекс.
shift([periods, freq, axis])	Смещение индекса на необходимое количество периодов с необязательной временной частотой.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённое значение асимметрии по запрошенной оси.
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort([columns, axis, ascending, inplace, ...])	УСТАРЕЛО: используйте DataFrame.sort_values()
sort_index([axis, level, ascending, ...])	Сортировка объекта по меткам (по оси)
sort_values(by[, axis, ascending, inplace, ...])	Сортировка по значениям вдоль оси.
sortlevel([level, axis, ascending, inplace, ...])	Сортировка многоуровневого индекса по выбранной оси и первичному уровню.
squeeze(\*\*kwargs)	Сжимает размерность 1.
stack([level, dropna])	Поворот уровня меток столбцов (возможно, иерархических), возвращая DataFrame (или Series в случае объекта с одним уровнем меток столбцов), имеющий иерархический индекс с новым внутренним уровнем меток строк.
std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
sub(other[, axis, level, fill_value])	Вычитание DataFrame и other поэлементно (бинарная операция sub).
subtract(other[, axis, level, fill_value])	Вычитание DataFrame и other поэлементно (бинарная операция sub).
sum([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(axis1, axis2[, copy])	Меняет оси и соответствующим образом меняет значения осей.
swaplevel([i, j, axis])	Меняет уровни i и j в MultiIndex на определённой оси.
tail([n])	Возвращает последние n строк.
take(indices[, axis, convert, is_copy])	Аналогично ndarray.take.
to_clipboard([excel, sep])	Попытка записи текстового представления объекта в буфер обмена системы. Это может быть вставлено в Excel, например.
to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, ...])	Запись DataFrame в файл с разделителем запятыми (csv).
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного).
to_dict([orient])	Преобразование DataFrame в словарь.
to_excel(excel_writer[, sheet_name, na_rep, ...])	Запись DataFrame в лист Excel.
to_gbq(destination_table, project_id[, ...])	Запись DataFrame в таблицу Google BigQuery.
to_hdf(path_or_buf, key, \*\*kwargs)	Запись содержащихся данных в файл HDF5 с использованием HDFStore.

to_html([buf, columns, col_space, header, ...])	Отобразить DataFrame в виде HTML-таблицы.
to_json([path_or_buf, orient, date_format, ...])	Преобразовать объект в строку JSON.
to_latex([buf, columns, col_space, header, ...])	Отобразить DataFrame в таблицу в формате LaTeX.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	Преобразовать объект в формат msgpack (сериализовать) и записать в файл по указанному пути.
to_panel()	Преобразовать DataFrame из длинного (стекового) формата в широкий (3D, Panel) формат.
to_period([freq, axis, copy])	Преобразовать DataFrame с индексом DatetimeIndex в PeriodIndex с нужным
to_pickle(path)	Преобразовать объект в формат pickle (сериализовать) и записать в файл по указанному пути.
to_records([index, convert_datetime64])	Преобразовать DataFrame в массив записей.
to_sparse([fill_value, kind])	Преобразовать в SparseDataFrame.
to_sql(name, con[, flavor, schema, ...])	Записать данные из DataFrame в базу данных SQL.
to_stata(fname[, convert_dates, ...])	Класс для записи бинарных файлов Stata (dta) из массивоподобных объектов.
to_string([buf, columns, col_space, header, ...])	Отобразить DataFrame в удобочитаемом для консоли табличном формате.
to_timestamp([freq, how, axis, copy])	Преобразовать в DatetimeIndex с отметками времени, в начале периода.
to_xarray()	Возвращает объект xarray из pandas-объекта.
transpose(\*args, \*\*kwargs)	Поменять местами индекс и столбцы.
truediv(other[, axis, level, fill_value])	Деление с плавающей точкой DataFrame на другой объект, поэлементно (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Обрезает отсортированный NDFrame до и/или после определенного значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Смещение временного индекса, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразовать часовую зону для осей, осознающих часовую зону, в целевую часовую зону.
tz_localize(\*args, \*\*kwargs)	Локализовать временные ряды без часовой зоны до целевой часовой зоны.
unstack([level, fill_value])	Повернуть уровень меток индекса (необходимо иерархический), возвращая DataFrame с новым уровнем меток столбцов, внутренний уровень которых состоит из повернутых меток индекса.
update(other[, join, overwrite, ...])	Изменить DataFrame на месте, используя значения без пропусков из переданного DataFrame.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвратить несмещенную дисперсию по запрошенной оси.
where(cond[, other, inplace, axis, level, ...])	Возвращает объект такой же формы, как и self, значения элементов которого берутся из self, если cond истинно, а в противном случае - из other.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает сечение (строка(и) или столбец(ы)) из Series/DataFrame.