Spec-Zone.ru › pandas 0.24

Общие функции

Обработка данных

melt(frame[, id_vars, value_vars, var_name, …]) Преобразует DataFrame из широкого формата в длинный, необязательно оставляя переменные идентификаторов.
pivot(data[, index, columns, values]) Возвращает преобразованный DataFrame, организованный по заданным значениям индекса/столбцов.
pivot_table(data[, values, index, columns, …]) Создает сводную таблицу в формате электронной таблицы как DataFrame.
crosstab(index, columns[, values, rownames, …]) Вычисляет простую сводную таблицу для двух (или более) факторов.
cut(x, bins[, right, labels, retbins, …]) Разбивает значения на дискретные интервалы.
qcut(x, q[, labels, retbins, precision, …]) Функция дискретизации на основе квантилей.
merge(left, right[, how, on, left_on, …]) Объединяет DataFrame или объекты named Series с помощью соединения в стиле базы данных.
merge_ordered(left, right[, on, left_on, …]) Выполняет слияние с необязательным заполнением/интерполяцией, предназначенным для упорядоченных данных, таких как временные ряды.
merge_asof(left, right[, on, left_on, …]) Выполняет слияние asof.
concat(objs[, axis, join, join_axes, …]) Конкатенация объектов pandas по определённой оси с необязательной логикой множеств по другим осям.
get_dummies(data[, prefix, prefix_sep, …]) Преобразует категориальную переменную в фиктивные/индикаторные переменные.
factorize(values[, sort, order, …]) Кодирует объект как перечисляемый тип или категориальную переменную.
unique(values) Уникальные значения, основанные на хэш-таблицах.
wide_to_long(df, stubnames, i, j[, sep, suffix]) Преобразование широких данных в длинный формат.

Пропущенные данные на верхнем уровне

isna(obj) Обнаружение пропущенных значений для массивоподобного объекта.
isnull(obj) Обнаружение пропущенных значений для массивоподобного объекта.
notna(obj) Обнаружение непропущенных значений для массивоподобного объекта.
notnull(obj) Обнаружение непропущенных значений для массивоподобного объекта.

Преобразования на верхнем уровне

to_numeric(arg[, errors, downcast]) Преобразование аргумента к числовому типу.

Обработка объектов datetime на верхнем уровне

to_datetime(arg[, errors, dayfirst, …]) Преобразование аргумента в datetime.
to_timedelta(arg[, unit, box, errors]) Преобразование аргумента в timedelta.
date_range([start, end, periods, freq, tz, …]) Возвращает DatetimeIndex с фиксированной частотой.
bdate_range([start, end, periods, freq, tz, …]) Возвращает DatetimeIndex с фиксированной частотой, по умолчанию — рабочие дни.
period_range([start, end, periods, freq, name]) Возвращает PeriodIndex с фиксированной частотой, по умолчанию — день (календарь).
timedelta_range([start, end, periods, freq, …]) Возвращает TimedeltaIndex с фиксированной частотой, по умолчанию — день.
infer_freq(index[, warn]) Определение наиболее вероятной частоты по заданному индексу.

Обработка интервалов на верхнем уровне

interval_range([start, end, periods, freq, …]) Возвращает IntervalIndex с фиксированной частотой.

Вычисления на верхнем уровне

eval(expr[, parser, engine, truediv, …]) Вычисление строкового выражения Python с использованием различных бэкендов.

Хэширование

util.hash_array(vals[, encoding, hash_key, …]) Для одномерного массива возвращает массив детерминированных целых чисел.
util.hash_pandas_object(obj[, index, …]) Возвращает хэш данных для Index/Series/DataFrame.

Тестирование

test([extra_args])

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24.2/reference/general_functions.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API