DataFrame.head([n]) | Возвращает первые n строки. |
DataFrame.at | Доступ к одному значению для пары метки строки/столбца. |
DataFrame.iat | Доступ к одному значению по целочисленной позиции строки/столбца. |
DataFrame.loc | Доступ к группе строк и столбцов по меткам или массиву boolean. |
DataFrame.iloc | Индексирование только на основе целых чисел для выбора по позиции. |
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | Вставить столбец в DataFrame в указанное местоположение. |
DataFrame.__iter__() | Итерация по оси инфо |
DataFrame.items() | Итератор по парам (имя столбца, Series). |
DataFrame.keys() | Получить ось ‘info’ (см. Индексирование для получения более подробной информации) |
DataFrame.iteritems() | Итератор по парам (имя столбца, Series). |
DataFrame.iterrows() | Итерация по строкам DataFrame в виде пар (индекс, Series). |
DataFrame.itertuples([index, name]) | Итерация по строкам DataFrame в виде именованных кортежей. |
DataFrame.lookup(row_labels, col_labels) | Функция “fancy indexing” на основе меток для DataFrame. |
DataFrame.pop(item) | Возвращает элемент и удаляет его из DataFrame. |
DataFrame.tail([n]) | Возвращает последние n строки. |
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) | Возвращает поперечный срез из Series/DataFrame. |
DataFrame.get(key[, default]) | Получить элемент из объекта по заданному ключу (столбец DataFrame, срез Panel и т. д.). |
DataFrame.isin(values) | Является ли каждый элемент в DataFrame содержащимся в значениях values. |
DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) | Заменять значения, где условие False. |
DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …]) | Заменять значения, где условие True. |
DataFrame.query(expr[, inplace]) | Запрос столбцов DataFrame с помощью логического выражения. |
DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value]) | Сложение DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция add). |
DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value]) | Вычитание DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция sub). |
DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value]) | Умножение DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция mul). |
DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value]) | Деление DataFrame и other, поэлементно (вещественное деление, бинарная операция truediv). |
DataFrame.truediv(other[, axis, level, …]) | Деление DataFrame и other, поэлементно (вещественное деление, бинарная операция truediv). |
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …]) | Целочисленное деление DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция floordiv). |
DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value]) | Остаток от деления DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция mod). |
DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value]) | Возведение в степень DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция pow). |
DataFrame.dot(other) | Вычисление матричного произведения DataFrame и other. |
DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value]) | Сложение other и DataFrame, поэлементно (бинарная операция radd). |
DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value]) | Вычитание other и DataFrame, поэлементно (бинарная операция rsub). |
DataFrame.rmul(other[, axis, level, fill_value]) | Умножение other и DataFrame, поэлементно (бинарная операция rmul). |
DataFrame.rdiv(other[, axis, level, fill_value]) | Деление other и DataFrame, поэлементно (вещественное деление, бинарная операция rtruediv). |
DataFrame.rtruediv(other[, axis, level, …]) | Деление other и DataFrame, поэлементно (вещественное деление, бинарная операция rtruediv). |
DataFrame.rfloordiv(other[, axis, level, …]) | Целочисленное деление other и DataFrame, поэлементно (бинарная операция rfloordiv). |
DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value]) | Остаток от деления other и DataFrame, поэлементно (бинарная операция rmod). |
DataFrame.rpow(other[, axis, level, fill_value]) | Возведение в степень other и DataFrame, поэлементно (бинарная операция rpow). |
DataFrame.lt(other[, axis, level]) | Меньше, чем DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция lt). |
DataFrame.gt(other[, axis, level]) | Больше, чем DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция gt). |
DataFrame.le(other[, axis, level]) | Меньше или равно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция le). |
DataFrame.ge(other[, axis, level]) | Больше или равно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция ge). |
DataFrame.ne(other[, axis, level]) | Не равно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция ne). |
DataFrame.eq(other[, axis, level]) | Равно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция eq). |
DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …]) | Выполнение поэлементного объединения с другим DataFrame на основе переданной функции. |
DataFrame.combine_first(other) | Обновление пустых элементов значением из того же места в other. |
DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) | Применение функции по оси DataFrame. |
DataFrame.applymap(func) | Применение функции к DataFrame поэлементно. |
DataFrame.pipe(func, *args, **kwargs) | Применение func(self, *args, **kwargs). |
DataFrame.agg(func[, axis]) | Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по заданной оси. |
DataFrame.aggregate(func[, axis]) | Агрегирование с использованием одной или нескольких операций по заданной оси. |
DataFrame.transform(func[, axis]) | Вызов func для self, создавая DataFrame с преобразованными значениями и такой же длиной оси, что и self. |
DataFrame.groupby([by, axis, level, …]) | Группировка DataFrame или Series с помощью отображения или по Series столбцов. |
DataFrame.rolling(window[, min_periods, …]) | Предоставляет вычисления скользящего окна. |
DataFrame.expanding([min_periods, center, axis]) | Предоставляет расширяющие преобразования. |
DataFrame.ewm([com, span, halflife, alpha, …]) | Предоставляет экспоненциально взвешенные функции. |
DataFrame.abs() | Возвращает Series/DataFrame с абсолютным значением каждого элемента. |
DataFrame.all([axis, bool_only, skipna, level]) | Возвращает значение True, если все элементы истинны, потенциально по оси. |
DataFrame.any([axis, bool_only, skipna, level]) | Возвращает значение True, если любой элемент истинен, потенциально по оси. |
DataFrame.clip([lower, upper, axis, inplace]) | Обрезает значения по заданным порогам. |
DataFrame.clip_lower(threshold[, axis, inplace]) | (УСТЕРЕЖЕН) Обрезает значения ниже заданного порога. |
DataFrame.clip_upper(threshold[, axis, inplace]) | (УСТЕРЕЖЕН) Обрезает значения выше заданного порога. |
DataFrame.compound([axis, skipna, level]) | Возвращает составной процент значений для запрошенной оси. |
DataFrame.corr([method, min_periods]) | Вычисляет парную корреляцию столбцов, исключая значения NA/null. |
DataFrame.corrwith(other[, axis, drop, method]) | Вычисляет парную корреляцию между строками или столбцами DataFrame со строками или столбцами Series или DataFrame. |
DataFrame.count([axis, level, numeric_only]) | Подсчитывает количество ячеек без NA для каждого столбца или строки. |
DataFrame.cov([min_periods]) | Вычисляет парную ковариацию столбцов, исключая значения NA/null. |
DataFrame.cummax([axis, skipna]) | Возвращает кумуляльный максимум по оси DataFrame или Series. |
DataFrame.cummin([axis, skipna]) | Возвращает кумуляльный минимум по оси DataFrame или Series. |
DataFrame.cumprod([axis, skipna]) | Возвращает кумулятивный продукт по оси DataFrame или Series. |
DataFrame.cumsum([axis, skipna]) | Возвращает кумулятивную сумму по оси DataFrame или Series. |
DataFrame.describe([percentiles, include, …]) | Генерирует описательные статистики, которые обобщают центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения. |
DataFrame.diff([periods, axis]) | Первое дискретное различие элемента. |
DataFrame.eval(expr[, inplace]) | Оценивает строку, описывающую операции над столбцами DataFrame. |
DataFrame.kurt([axis, skipna, level, …]) | Возвращает несмещённую эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса по Фишеру (эксцесс нормального распределения == 0,0). |
DataFrame.kurtosis([axis, skipna, level, …]) | Возвращает несмещённую эксцесс по запрошенной оси, используя определение эксцесса по Фишеру (эксцесс нормального распределения == 0,0). |
DataFrame.mad([axis, skipna, level]) | Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси. |
DataFrame.max([axis, skipna, level, …]) | Возвращает максимальное значение для запрошенной оси. |
DataFrame.mean([axis, skipna, level, …]) | Возвращает среднее значение для запрошенной оси. |
DataFrame.median([axis, skipna, level, …]) | Возвращает медиану значений для запрошенной оси. |
DataFrame.min([axis, skipna, level, …]) | Возвращает минимальное значение для запрошенной оси. |
DataFrame.mode([axis, numeric_only, dropna]) | Получает моду(ы) каждого элемента по выбранной оси. |
DataFrame.pct_change([periods, fill_method, …]) | Процентное изменение между текущим и предыдущим элементом. |
DataFrame.prod([axis, skipna, level, …]) | Возвращает произведение значений для запрошенной оси. |
DataFrame.product([axis, skipna, level, …]) | Возвращает произведение значений для запрошенной оси. |
DataFrame.quantile([q, axis, numeric_only, …]) | Возвращает значения в заданном квантиле по запрошенной оси. |
DataFrame.rank([axis, method, numeric_only, …]) | Вычисляет ранги числовых данных (от 1 до n) по оси. |
DataFrame.round([decimals]) | Округляет DataFrame до заданного количества знаков после запятой. |
DataFrame.sem([axis, skipna, level, ddof, …]) | Возвращает несмещённую стандартную ошибку среднего значения по запрошенной оси. |
DataFrame.skew([axis, skipna, level, …]) | Возвращает несмещённую асимметрию по запрошенной оси, нормированную по N-1. |
DataFrame.sum([axis, skipna, level, …]) | Возвращает сумму значений по запрошенной оси. |
DataFrame.std([axis, skipna, level, ddof, …]) | Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси. |
DataFrame.var([axis, skipna, level, ddof, …]) | Возвращает несмещённую дисперсию по запрошенной оси. |
DataFrame.nunique([axis, dropna]) | Подсчитывает количество уникальных наблюдений по запрошенной оси. |
DataFrame.add_prefix(prefix) | Добавить префикс к меткам строк строкой prefix. |
DataFrame.add_suffix(suffix) | Добавить суффикс к меткам строк строкой suffix. |
DataFrame.align(other[, join, axis, level, …]) | Выравнивание двух объектов по их осям с указанным методом объединения для каждого индекса оси. |
DataFrame.at_time(time[, asof, axis]) | Выбор значений в определенное время суток (например, |
DataFrame.between_time(start_time, end_time) | Выбор значений между определенными временами суток (например, с 9:00 до 9:30 утра). |
DataFrame.drop([labels, axis, index, …]) | Удаление указанных меток из строк или столбцов. |
DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) | Возвращение DataFrame с удаленными дублирующими строками, при необходимости учитывая только определенные столбцы. |
DataFrame.duplicated([subset, keep]) | Возвращение логического Series, обозначающего дублирующие строки, при необходимости учитывая только определенные столбцы. |
DataFrame.equals(other) | Проверка, содержат ли два объекта одинаковые элементы. |
DataFrame.filter([items, like, regex, axis]) | Подмножество строк или столбцов DataFrame в соответствии с метками в указанном индексе. |
DataFrame.first(offset) | Удобный метод для выбора начальных периодов временных рядов данных на основе временного сдвига. |
DataFrame.head([n]) | Возвращение первых n строк. |
DataFrame.idxmax([axis, skipna]) | Возвращение индекса первого вхождения максимального значения по запрошенной оси. |
DataFrame.idxmin([axis, skipna]) | Возвращение индекса первого вхождения минимального значения по запрошенной оси. |
DataFrame.last(offset) | Удобный метод для выбора конечных периодов временных рядов данных на основе временного сдвига. |
DataFrame.reindex([labels, index, columns, …]) | Приведение DataFrame к новому индексу с опциональной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, где нет значения в предыдущем индексе. |
DataFrame.reindex_axis(labels[, axis, …]) | (УСТАРЕЛО) Приведение входного объекта к новому индексу. |
DataFrame.reindex_like(other[, method, …]) | Возвращает объект с соответствующими индексами, как у объекта other. |
DataFrame.rename([mapper, index, columns, …]) | Изменение меток осей. |
DataFrame.rename_axis([mapper, index, …]) | Установить имя оси для индекса или столбцов. |
DataFrame.reset_index([level, drop, …]) | Сброс индекса или уровня индекса. |
DataFrame.sample([n, frac, replace, …]) | Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта. |
DataFrame.select(crit[, axis]) | (УСТАРЕЛО) Возвращение данных, соответствующих меткам оси, удовлетворяющим критериям. |
DataFrame.set_axis(labels[, axis, inplace]) | Назначение желаемого индекса заданной оси. |
DataFrame.set_index(keys[, drop, append, …]) | Установить индекс DataFrame, используя существующие столбцы. |
DataFrame.tail([n]) | Возвращение последних n строк. |
DataFrame.take(indices[, axis, convert, is_copy]) | Возвращение элементов по заданным порядковым индексам вдоль оси. |
DataFrame.truncate([before, after, axis, copy]) | Усечение Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса. |
DataFrame.droplevel(level[, axis]) | Возвращает DataFrame с удалённым(ыми) указанным(ыми) уровнем(ями) индекса/столбца. |
DataFrame.pivot([index, columns, values]) | Возвращает преобразованный DataFrame, организованный по заданным значениям индекса/столбцов. |
DataFrame.pivot_table([values, index, …]) | Создаёт сводную таблицу в формате электронной таблицы как DataFrame. |
DataFrame.reorder_levels(order[, axis]) | Переупорядочивает уровни индекса, используя входной порядок. |
DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …]) | Сортировка по значениям вдоль оси. |
DataFrame.sort_index([axis, level, …]) | Сортировка объекта по меткам (вдоль оси). |
DataFrame.nlargest(n, columns[, keep]) | Возвращает первые n строк, отсортированных по columns в порядке убывания. |
DataFrame.nsmallest(n, columns[, keep]) | Возвращает первые n строк, отсортированных по columns в порядке возрастания. |
DataFrame.swaplevel([i, j, axis]) | Меняет местами уровни i и j в MultiIndex на определённой оси. |
DataFrame.stack([level, dropna]) | Складывает указанные уровни со столбцов в индекс. |
DataFrame.unstack([level, fill_value]) | Поворот уровня (необходимых иерархических) меток индекса, возвращая DataFrame с новым уровнем меток столбцов, внутренний уровень которых состоит из повернутых меток индекса. |
DataFrame.swapaxes(axis1, axis2[, copy]) | Меняет местами оси и соответствующим образом меняет местами значения осей. |
DataFrame.melt([id_vars, value_vars, …]) | Преобразует DataFrame из широкого формата в длинный формат, необязательно оставляя идентификационные переменные. |
DataFrame.squeeze([axis]) | Сжимает объекты с одномерной осью в скаляры. |
DataFrame.to_panel() | (УСТЕРЕЖЕН) Преобразование длинного (складываемого) формата (DataFrame) в широкий (3D, Panel) формат. |
DataFrame.to_xarray() | Возвращает объект xarray из объекта pandas. |
DataFrame.T | Транспонирование индекса и столбцов. |
DataFrame.transpose(*args, **kwargs) | Транспонирование индекса и столбцов. |
DataFrame.asfreq(freq[, method, how, …]) | Преобразование временного ряда в заданную частоту. |
DataFrame.asof(where[, subset]) | Возвращает последнюю строку(и) без каких-либо NaN до where. |
DataFrame.shift([periods, freq, axis, …]) | Смещение индекса на нужное количество периодов с необязательной временной freq. |
DataFrame.slice_shift([periods, axis]) | Эквивалент shift без копирования данных. |
DataFrame.tshift([periods, freq, axis]) | Смещение временного индекса, используя частоту индекса, если она доступна. |
DataFrame.first_valid_index() | Возвращает индекс для первого значения, отличного от NaN/null. |
DataFrame.last_valid_index() | Возвращает индекс для последнего значения, отличного от NaN/null. |
DataFrame.resample(rule[, how, axis, …]) | Перевыборка данных временных рядов. |
DataFrame.to_period([freq, axis, copy]) | Преобразование DataFrame из DatetimeIndex в PeriodIndex с требуемой частотой (выводится из индекса, если не указана). |
DataFrame.to_timestamp([freq, how, axis, copy]) | Преобразование в DatetimeIndex временных меток, в начале периода. |
DataFrame.tz_convert(tz[, axis, level, copy]) | Преобразование оси с временной зоной в целевую временную зону. |
DataFrame.tz_localize(tz[, axis, level, …]) | Локализация индекса без временной зоны объекта Series или DataFrame до целевой временной зоны. |
DataFrame.from_csv(path[, header, sep, …]) | (УСТАРЕЛО) Чтение файла CSV. |
DataFrame.from_dict(data[, orient, dtype, …]) | Построение DataFrame из словаря массивов или словарей. |
DataFrame.from_items(items[, columns, orient]) | (УСТАРЕЛО) Построение DataFrame из списка кортежей. |
DataFrame.from_records(data[, index, …]) | Преобразование структурированного или массива записей ndarray в DataFrame. |
DataFrame.info([verbose, buf, max_cols, …]) | Вывести краткое описание DataFrame. |
DataFrame.to_parquet(fname[, engine, …]) | Запись DataFrame в двоичный формат parquet. |
DataFrame.to_pickle(path[, compression, …]) | Сохранение объекта в файл с помощью протокола pickle. |
DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …]) | Запись объекта в файл CSV. |
DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) | Запись данных в файл HDF5 с использованием HDFStore. |
DataFrame.to_sql(name, con[, schema, …]) | Запись данных DataFrame в базу данных SQL. |
DataFrame.to_dict([orient, into]) | Преобразование DataFrame в словарь. |
DataFrame.to_excel(excel_writer[, …]) | Запись объекта в электронную таблицу Excel. |
DataFrame.to_json([path_or_buf, orient, …]) | Преобразование объекта в JSON-строку. |
DataFrame.to_html([buf, columns, col_space, …]) | Отображение DataFrame в виде HTML-таблицы. |
DataFrame.to_feather(fname) | Запись DataFrame в двоичный формат feather. |
DataFrame.to_latex([buf, columns, …]) | Отображение объекта в формате LaTeX. |
DataFrame.to_stata(fname[, convert_dates, …]) | Экспорт DataFrame в формат Stata dta. |
DataFrame.to_msgpack([path_or_buf, encoding]) | Сериализация объекта в файл в формате msgpack. |
DataFrame.to_gbq(destination_table[, …]) | Запись DataFrame в таблицу Google BigQuery. |
DataFrame.to_records([index, …]) | Преобразование DataFrame в массив записей NumPy. |
DataFrame.to_sparse([fill_value, kind]) | Преобразование в SparseDataFrame. |
DataFrame.to_dense() | Возвращает плотное представление NDFrame (в отличие от разреженного). |
DataFrame.to_string([buf, columns, …]) | Отображение DataFrame в удобочитаемом виде. |
DataFrame.to_clipboard([excel, sep]) | Копирование объекта в буфер обмена системы. |
DataFrame.style | Свойство, возвращающее объект Styler, содержащий методы для построения стилизованного HTML-представления DataFrame. |
