pandas.DataFrame

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

Двумерная изменяемая по размеру, потенциально разнородная таблица данных с 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 : ndarray (structured or homogeneous), Iterable, dict, or DataFrame Словарь может содержать Series, массивы, константы или спископодобные объекты Изменено в версии 0.23.0: Если данные являются словарем, порядок аргументов сохраняется для Python 3.6 и более поздних версий. index : Index or array-like Индекс, который следует использовать для результирующей таблицы. Будет по умолчанию RangeIndex, если никакая информация об индексации не входит в входные данные и индекс не предоставлен columns : Index or array-like Метки столбцов, которые следует использовать для результирующей таблицы. Будут по умолчанию RangeIndex (0, 1, 2, …, n), если метки столбцов не предоставлены dtype : dtype, default None Тип данных для принудительного преобразования. Разрешен только один тип данных. Если None, тип данных определяется автоматически copy : boolean, default False Копировать данные из входных данных. Воздействует только на входные данные DataFrame / 2d ndarray

См. также

DataFrame.from_records

Конструктор из кортежей, также массивов 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

Создание DataFrame из словаря.

>>> d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)
>>> df
   col1  col2
0     1     3
1     2     4

Обратите внимание, что определённый автоматически тип данных — int64.

>>> df.dtypes
col1    int64
col2    int64
dtype: object

Для принудительного использования одного типа данных:

>>> df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8)
>>> df.dtypes
col1    int8
col2    int8
dtype: object

Создание DataFrame из массива numpy ndarray:

>>> df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
...                    columns=['a', 'b', 'c'])
>>> df2
   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

Атрибуты

T	Транспонировать индексы и столбцы.
at	Получение одного значения для пары строки/столбца по меткам.
axes	Возвращает список, представляющий оси DataFrame.
blocks	(УСТАРЕЛО) Внутреннее свойство, синоним свойства as_blocks().
columns	Метки столбцов DataFrame.
dtypes	Возвращает типы данных в DataFrame.
empty	Показатель того, пуста ли таблица DataFrame.
ftypes	Возвращает ftypes (указание на разреженность/плотность и тип данных) в DataFrame.
iat	Получение одного значения для пары строки/столбца по целочисленной позиции.
iloc	Индексация, основанная только на целых числах, для выбора по позиции.
index	Индекс (метки строк) DataFrame.
is_copy	Возвращает копию.
ix	Индексатор, в первую очередь, основанный на метках/позициях, с возможностью падения на целые позиции.
loc	Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или массиву булевых значений.
ndim	Возвращает целое число, представляющее количество осей / размерностей массива.
shape	Возвращает кортеж, представляющий размерность DataFrame.
size	Возвращает целое число, представляющее количество элементов в этом объекте.
style	Свойство, возвращающее объект Styler, содержащий методы для построения стилизованного HTML-представления DataFrame.
values	Возвращает Numpy-представление DataFrame.

timetuple

Методы

abs()	Возвращает Series/DataFrame с абсолютным значением каждого элемента.
add(other[, axis, level, fill_value])	Сложение DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(prefix)	Добавляет строку prefix к меткам.
add_suffix(suffix)	Добавляет строку suffix к меткам.
agg(func[, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
aggregate(func[, axis])	Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по указанной оси.
align(other[, join, axis, level, copy, …])	Выравнивание двух объектов по осям с указанным методом join для каждого индекса оси.
all([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы истинны, потенциально по оси.
any([axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если хотя бы один элемент истинен, потенциально по оси.
append(other[, ignore_index, …])	Добавляет строки other в конец вызываемого объекта, возвращая новый объект.
apply(func[, axis, broadcast, raw, reduce, …])	Применение функции вдоль оси DataFrame.
applymap(func)	Применение функции к элементам DataFrame поэлементно.
as_blocks([copy])	(УСТАРЕЛО) Преобразование DataFrame в словарь типов dtype -> Конструктор, каждый из которых имеет однородный тип dtype.
as_matrix([columns])	(УСТАРЕЛО) Преобразование DataFrame в его представление в виде массива NumPy.
asfreq(freq[, method, how, normalize, …])	Преобразование временного ряда в заданную частоту.
asof(where[, subset])	Возвращает последнюю строку(строки) без NaN перед where.
assign(**kwargs)	Присваивание новых столбцов DataFrame.
astype(dtype[, copy, errors])	Преобразование объекта pandas в указанный тип dtype.
at_time(time[, asof, axis])	Выбор значений в определенное время суток (например,
between_time(start_time, end_time[, …])	Выбор значений между определенными временами суток (например, с 9:00 до 9:30 утра).
bfill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с method='bfill'.
bool()	Возвращает логическое значение одиночного элемента PandasObject.
boxplot([column, by, ax, fontsize, rot, …])	Построение диаграммы размаха (box plot) по столбцам DataFrame.
clip([lower, upper, axis, inplace])	Обрезка значений по входному порогу(ам).
clip_lower(threshold[, axis, inplace])	(УСТАРЕЛО) Обрезка значений ниже заданного порога.
clip_upper(threshold[, axis, inplace])	(УСТАРЕЛО) Обрезка значений выше заданного порога.
combine(other, func[, fill_value, overwrite])	Выполнение поэлементного комбинирования с другим DataFrame на основе переданной функции.
combine_first(other)	Обновление пустых элементов значением из того же местоположения в other.
compound([axis, skipna, level])	Возвращает составной процент значений для указанной оси.
convert_objects([convert_dates, …])	(УСТАРЕЛО) Попытка вывода лучшего типа данных для столбцов object.
copy([deep])	Создаёт копию индексов и данных этого объекта.
corr([method, min_periods])	Вычисление парной корреляции столбцов, исключая значения NaN/null.
corrwith(other[, axis, drop, method])	Вычисление парной корреляции между строками или столбцами DataFrame со строками или столбцами Series или DataFrame.
count([axis, level, numeric_only])	Подсчёт не-NaN ячеек для каждого столбца или строки.
cov([min_periods])	Вычисление парной ковариации столбцов, исключая значения NaN/null.
cummax([axis, skipna])	Возвращает накопительный максимум по оси DataFrame или Series.
cummin([axis, skipna])	Возвращает накопительный минимум по оси DataFrame или Series.
cumprod([axis, skipna])	Возвращает накопительное произведение по оси DataFrame или Series.
cumsum([axis, skipna])	Возвращает накопительную сумму по оси DataFrame или Series.
describe([percentiles, include, exclude])	Генерирует описательные статистики, которые суммируют центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения.
diff([periods, axis])	Первое дискретное различие элемента.
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)	Вычисление матричного умножения между DataFrame и other.

drop([labels, axis, index, columns, level, …])	Удаление указанных меток из строк или столбцов.
drop_duplicates([subset, keep, inplace])	Возвращает DataFrame с удаленными дублирующими строками, при необходимости учитывая только определенные столбцы.
droplevel(level[, axis])	Возвращает DataFrame с удаленными уровнями индекса/столбцов.
dropna([axis, how, thresh, subset, inplace])	Удаление пропущенных значений.
duplicated([subset, keep])	Возвращает булевый Series, обозначающий дублирующие строки, при необходимости учитывая только определенные столбцы.
eq(other[, axis, level])	Равно dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор eq).
equals(other)	Проверка, содержат ли два объекта одинаковые элементы.
eval(expr[, inplace])	Вычисление строки, описывающей операции над столбцами DataFrame.
ewm([com, span, halflife, alpha, …])	Предоставляет экспоненциально взвешенные функции.
expanding([min_periods, center, axis])	Предоставляет расширяющие преобразования.
ffill([axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с method='ffill'.
fillna([value, method, axis, inplace, …])	Заполнение значений NA/NaN с помощью указанного метода.
filter([items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов dataframe в соответствии с метками в указанном индексе.
first(offset)	Удобный метод для подмножества начальных периодов временных рядов на основе временного смещения.
first_valid_index()	Возвращает индекс для первого ненулевого значения.
floordiv(other[, axis, level, fill_value])	Целочисленное деление dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор floordiv).
from_csv(path[, header, sep, index_col, …])	(УСТАРЕЛО) Чтение файла CSV.
from_dict(data[, orient, dtype, columns])	Построение DataFrame из словаря массивоподобных или словарей.
from_items(items[, columns, orient])	(УСТАРЕЛО) Построение DataFrame из списка кортежей.
from_records(data[, index, exclude, …])	Преобразование структурированного или массива записей в DataFrame.
ge(other[, axis, level])	Больше или равно dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор ge).
get(key[, default])	Получить элемент из объекта для данного ключа (столбец DataFrame, срез Panel и т.д.).
get_dtype_counts()	Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts()	(УСТАРЕЛО) Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_value(index, col[, takeable])	(УСТАРЕЛО) Быстрое получение единственного значения по указанному столбцу и индексу.
get_values()	Возвращает ndarray после преобразования разреженных значений в плотные.
groupby([by, axis, level, as_index, sort, …])	Группировка DataFrame или Series с помощью маппера или Series столбцов.
gt(other[, axis, level])	Больше dataframe и other, поэлементно (бинарный оператор gt).
head([n])	Возвращает первые n строки.
hist([column, by, grid, xlabelsize, xrot, …])	Построение гистограммы для DataFrame.
idxmax([axis, skipna])	Возвращает индекс первого вхождения максимального значения по запрошенной оси.
idxmin([axis, skipna])	Возвращает индекс первого вхождения минимального значения по запрошенной оси.
infer_objects()	Попытка улучшить типы данных для столбцов типа object.
info([verbose, buf, max_cols, memory_usage, …])	Вывод краткого сводного отчета о DataFrame.
insert(loc, column, value[, allow_duplicates])	Вставка столбца в DataFrame в указанное место.
interpolate([method, axis, limit, inplace, …])	Интерполяция значений в соответствии с различными методами.
isin(values)	Принадлежит ли каждый элемент в DataFrame к значению values.
isna()	Обнаружение пропущенных значений.
isnull()	Обнаружение пропущенных значений.
items()	Итератор по парам (имя столбца, Series).
iteritems()	Итератор по парам (имя столбца, Series).
iterrows()	Итерация по строкам DataFrame как парам (индекс, Series).
itertuples([index, name])	Итерация по строкам DataFrame как именованным кортежам.
join(other[, on, how, lsuffix, rsuffix, sort])	Объединение столбцов другого DataFrame.
keys()	Получение ‘оси информации’ (см. Индексирование для получения дополнительной информации)

kurt([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённую эксцесс по указанной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0,0).
kurtosis([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает смещённую эксцесс по указанной оси, используя определение эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0,0).
last(offset)	Удобный метод для подмножества конечных периодов временных рядов на основе смещения даты.
last_valid_index()	Возвращает индекс последнего ненулевого значения.
le(other[, axis, level])	Меньше или равно для DataFrame и other, поэлементно (бинарный оператор le).
lookup(row_labels, col_labels)	Функция «поискового индексирования» по меткам для DataFrame.
lt(other[, axis, level])	Меньше для DataFrame и other, поэлементно (бинарный оператор lt).
mad([axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси.
mask(cond[, other, inplace, axis, level, …])	Замена значений, где условие истинно.
max([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.
mean([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение по запрошенной оси.
median([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений по запрошенной оси.
melt([id_vars, value_vars, var_name, …])	Преобразование DataFrame из широкой формы в длинную форму, с возможностью сохранения идентификационных переменных.
memory_usage([index, deep])	Возвращает объём памяти, занимаемый каждым столбцом в байтах.
merge(right[, how, on, left_on, right_on, …])	Объединение DataFrame или объектов named Series с помощью соединения в стиле баз данных.
min([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает минимальное значение по запрошенной оси.
mod(other[, axis, level, fill_value])	Остаток от деления DataFrame и other, поэлементно (бинарный оператор mod).
mode([axis, numeric_only, dropna])	Получение моды(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])	Не равно для DataFrame и other, поэлементно (бинарный оператор ne).
nlargest(n, columns[, keep])	Возвращает первые n строки, отсортированные по columns в порядке убывания.
notna()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
notnull()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
nsmallest(n, columns[, keep])	Возвращает первые n строки, отсортированные по columns в порядке возрастания.
nunique([axis, dropna])	Подсчёт уникальных наблюдений вдоль запрошенной оси.
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])	Процентное изменение между текущим и предыдущим элементом.
pipe(func, *args, **kwargs)	Применить func(self, *args, **kwargs).
pivot([index, columns, values])	Возвращает преобразованный DataFrame, организованный по заданным значениям индекса/столбцов.
pivot_table([values, index, columns, …])	Создание сводной таблицы в формате электронных таблиц как DataFrame.
plot	псевдоним pandas.plotting._core.FramePlotMethods
pop(item)	Возвращает элемент и удаляет его из фрейма.
pow(other[, axis, level, fill_value])	Возведение в степень DataFrame и other, поэлементно (бинарный оператор pow).
prod([axis, skipna, level, numeric_only, …])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
product([axis, skipna, level, numeric_only, …])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
quantile([q, axis, numeric_only, interpolation])	Возвращает значения в заданном квантиле по запрошенной оси.
query(expr[, inplace])	Запрос столбцов DataFrame с помощью булевого выражения.
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 с плавающей точкой DataFrame и other, поэлементно (бинарный оператор rtruediv).
reindex([labels, index, columns, axis, …])	Приведение DataFrame к новому индексу с дополнительной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, не имеющих значения в предыдущем индексе.
reindex_axis(labels[, axis, method, level, …])	(УСТАРЕВШИЙ) Приведение входного объекта к новому индексу.
reindex_like(other[, method, copy, limit, …])	Возвращает объект с совпадающими индексами как у объекта other.

rename([mapper, index, columns, axis, copy, …])	Изменить метки осей.
rename_axis([mapper, index, columns, axis, …])	Установить имя оси для индекса или столбцов.
reorder_levels(order[, axis])	Переупорядочить уровни индекса в соответствии с заданным порядком.
replace([to_replace, value, inplace, limit, …])	Заменить значения, указанные в to_replace, на value.
resample(rule[, how, axis, fill_method, …])	Перевыборка временных рядов.
reset_index([level, drop, inplace, …])	Сбросить индекс или уровень индекса.
rfloordiv(other[, axis, level, fill_value])	Целочисленное деление DataFrame и other по элементам (бинарная операция rfloordiv).
rmod(other[, axis, level, fill_value])	Операция взятия остатка от деления DataFrame и other по элементам (бинарная операция rmod).
rmul(other[, axis, level, fill_value])	Умножение DataFrame и other по элементам (бинарная операция rmul).
rolling(window[, min_periods, center, …])	Предоставляет вычисления скользящего среднего.
round([decimals])	Округлить DataFrame до заданного числа десятичных знаков.
rpow(other[, axis, level, fill_value])	Возведение в степень DataFrame и other по элементам (бинарная операция rpow).
rsub(other[, axis, level, fill_value])	Вычитание DataFrame и other по элементам (бинарная операция rsub).
rtruediv(other[, axis, level, fill_value])	Деление с плавающей запятой DataFrame и other по элементам (бинарная операция rtruediv).
sample([n, frac, replace, weights, …])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
select(crit[, axis])	(УСТАРЕЛО) Возвращает данные, соответствующие меткам осей, удовлетворяющим критериям.
select_dtypes([include, exclude])	Возвращает подмножество столбцов DataFrame на основе типов данных столбцов.
sem([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает несмещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(labels[, axis, inplace])	Присвоить желаемый индекс заданной оси.
set_index(keys[, drop, append, inplace, …])	Установить индекс DataFrame с помощью существующих столбцов.
set_value(index, col, value[, takeable])	(УСТАРЕЛО) Поместить единственное значение в указанный столбец и индекс.
shift([periods, freq, axis, fill_value])	Сдвинуть индекс на нужное количество периодов с необязательной временной freq.
skew([axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённый коэффициент асимметрии по запрошенной оси, нормализованный по N-1.
slice_shift([periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index([axis, level, ascending, …])	Сортировать объект по меткам (по оси).
sort_values(by[, axis, ascending, inplace, …])	Сортировать по значениям вдоль оси.
squeeze([axis])	Сжимает одномерные объекты оси в скаляры.
stack([level, dropna])	Складывает указанный(ые) уровень(и) из столбцов в индекс.
std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.
sub(other[, axis, level, fill_value])	Вычитание DataFrame и other по элементам (бинарная операция sub).
subtract(other[, axis, level, fill_value])	Вычитание DataFrame и other по элементам (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 местами уровни i и j в MultiIndex на определённой оси.
tail([n])	Возвращает последние n строки.
take(indices[, axis, convert, is_copy])	Возвращает элементы по заданным позиционным индексам вдоль оси.
to_clipboard([excel, sep])	Скопировать объект в буфер обмена системы.
to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …])	Записать объект в файл с разделителем запятых (csv).
to_dense()	Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного).
to_dict([orient, into])	Преобразовать DataFrame в словарь.
to_excel(excel_writer[, sheet_name, na_rep, …])	Записать объект в лист Excel.
to_feather(fname)	Записать двоичный формат feather для DataFrames.
to_gbq(destination_table[, project_id, …])	Записать DataFrame в таблицу Google BigQuery.
to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs)	Записать содержащие данные в файл HDF5 с помощью 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 JSON-строку.
to_latex([buf, columns, col_space, header, …])	Отобразить объект в таблице LaTeX.
to_msgpack([path_or_buf, encoding])	Сериализовать объект в файл с использованием формата msgpack.
to_numpy([dtype, copy])	Преобразовать DataFrame в массив NumPy.
to_panel()	(УСТЕРЕЖДЁН) Преобразовать DataFrame из длинного (складываемого) формата в широкий (3D, Panel) формат.
to_parquet(fname[, engine, compression, …])	Записать DataFrame в двоичный формат parquet.
to_period([freq, axis, copy])	Преобразовать DataFrame из DatetimeIndex в PeriodIndex с заданной частотой (выводится из индекса, если не задано).
to_pickle(path[, compression, protocol])	Записать объект в файл с помощью пиклирования (сериализация).
to_records([index, convert_datetime64, …])	Преобразовать DataFrame в массив NumPy с записями.
to_sparse([fill_value, kind])	Преобразовать в SparseDataFrame.
to_sql(name, con[, schema, if_exists, …])	Записать записи, хранящиеся в DataFrame, в базу данных SQL.
to_stata(fname[, convert_dates, …])	Экспорт объекта DataFrame в формат Stata dta.
to_string([buf, columns, col_space, header, …])	Отобразить DataFrame в удобочитаемом для консоли табличном выводе.
to_timestamp([freq, how, axis, copy])	Преобразовать в DatetimeIndex временных меток, в начале периода.
to_xarray()	Возвратить объект xarray из объекта pandas.
transform(func[, axis])	Вызвать func над собой, создав DataFrame с преобразованными значениями, имеющим ту же длину оси, что и self.
transpose(*args, **kwargs)	Транспонировать индекс и столбцы.
truediv(other[, axis, level, fill_value])	Деление с плавающей точкой DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция truediv).
truncate([before, after, axis, copy])	Усечь Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса.
tshift([periods, freq, axis])	Сдвинуть временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.
tz_convert(tz[, axis, level, copy])	Преобразовать ось с часовыми поясами в целевой часовой пояс.
tz_localize(tz[, axis, level, copy, …])	Локализовать ось без часового пояса Series или DataFrame в целевой часовой пояс.
unstack([level, fill_value])	Поворот уровня меток индекса (необходимо иерархический), возвращая DataFrame с новым уровнем меток столбцов, внутренний уровень которых состоит из повернутых меток индекса.
update(other[, join, overwrite, …])	Изменение на месте с использованием значений, отличных от NaN, из другого DataFrame.
var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only])	Возвращает смещённую дисперсию по запрошенной оси.
where(cond[, other, inplace, axis, level, …])	Замена значений, где условие ложно.
xs(key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечное сечение из Series/DataFrame.