GroupBy

Объекты GroupBy возвращаются вызовами groupby: pandas.DataFrame.groupby(), pandas.Series.groupby() и т. д.

Индексирование, итерация

`GroupBy.__iter__`()	Итератор Groupby.
`GroupBy.groups`	Словарь {имя группы -> метки группы}.
`GroupBy.indices`	Словарь {имя группы -> индексы группы}.
`GroupBy.get_group`(name[, obj])	Создаёт NDFrame из группы с указанным именем.

Grouper([key, level, freq, axis, sort]) Grouper позволяет пользователю указать инструкцию groupby для целевого объекта

Применение функций

`GroupBy.apply`(func, args, *kwargs)	Применяет функцию `func` к каждой группе и объединяет результаты.
`GroupBy.agg`(func, args, *kwargs)
`GroupBy.aggregate`(func, args, *kwargs)
`GroupBy.transform`(func, args, *kwargs)
`GroupBy.pipe`(func, args, *kwargs)	Применяет функцию `func` с аргументами к этому объекту GroupBy и возвращает результат функции.

Вычисления / Описательные статистики

`GroupBy.all`([skipna])	Возвращает True, если все значения в группе истинны, иначе False.
`GroupBy.any`([skipna])	Возвращает True, если какое-либо значение в группе истинно, иначе False.
`GroupBy.bfill`([limit])	Заполнение значений путём обратного заполнения.
`GroupBy.count`()	Вычисляет количество элементов в группе, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.cumcount`([ascending])	Нумерует каждый элемент в каждой группе от 0 до длины этой группы минус 1.
`GroupBy.ffill`([limit])	Заполнение значений путём прямого заполнения.
`GroupBy.first`(**kwargs)	Вычисляет первое значение в группе. См. также ——– pandas.Series.groupby pandas.DataFrame.groupby pandas.Panel.groupby
`GroupBy.head`([n])	Возвращает первые n строк каждой группы.
`GroupBy.last`(**kwargs)	Вычисляет последнее значение в группе. См. также ——– pandas.Series.groupby pandas.DataFrame.groupby pandas.Panel.groupby
`GroupBy.max`(**kwargs)	Вычисляет максимальное значение в группе. См. также ——– pandas.Series.groupby pandas.DataFrame.groupby pandas.Panel.groupby
`GroupBy.mean`(args, *kwargs)	Вычисляет среднее значение в группе, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.median`(**kwargs)	Вычисляет медианное значение в группе, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.min`(**kwargs)	Вычисляет минимальное значение в группе. См. также ——– pandas.Series.groupby pandas.DataFrame.groupby pandas.Panel.groupby
`GroupBy.ngroup`([ascending])	Нумерует каждую группу от 0 до количества групп минус 1.
`GroupBy.nth`(n[, dropna])	Возвращает n-ую строку из каждой группы, если n — целое число, или подмножество строк, если n — список целых чисел.
`GroupBy.ohlc`()	Вычисляет сумму значений, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.prod`(**kwargs)	Вычисляет произведение значений в группе. См. также ——– pandas.Series.groupby pandas.DataFrame.groupby pandas.Panel.groupby
`GroupBy.rank`([method, ascending, na_option, …])	Предоставляет ранг значений в каждой группе.
`GroupBy.pct_change`([periods, fill_method, …])	Вычисляет процентное изменение каждого значения относительно предыдущего значения в группе.
`GroupBy.size`()	Вычисляет размеры групп.
`GroupBy.sem`([ddof])	Вычисляет стандартную ошибку среднего по группам, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.std`([ddof])	Вычисляет стандартное отклонение по группам, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.sum`(**kwargs)	Вычисляет сумму значений в группе. См. также ——– pandas.Series.groupby pandas.DataFrame.groupby pandas.Panel.groupby
`GroupBy.var`([ddof])	Вычисляет дисперсию по группам, исключая пропущенные значения.
`GroupBy.tail`([n])	Возвращает последние n строк каждой группы.

Следующие методы доступны как в объектах SeriesGroupBy , так и в DataFrameGroupBy, но могут незначительно отличаться, обычно в том, что версия DataFrameGroupBy обычно допускает указание аргумента axis и часто аргумента, указывающего на ограничение применения к столбцам определённого типа данных.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

`DataFrameGroupBy.all`([skipna])	Возвращает True, если все значения в группе истинны, иначе False.
`DataFrameGroupBy.any`([skipna])	Возвращает True, если хотя бы одно значение в группе истинно, иначе False.
`DataFrameGroupBy.bfill`([limit])	Заполняет значения методом "backward fill".
`DataFrameGroupBy.corr`	Вычисляет парную корреляцию столбцов, исключая значения NA/null.
`DataFrameGroupBy.count`()	Вычисляет количество элементов в группе, исключая пропущенные значения.
`DataFrameGroupBy.cov`	Вычисляет парную ковариацию столбцов, исключая значения NA/null.
`DataFrameGroupBy.cummax`([axis])	Кумуляльный максимум для каждой группы.
`DataFrameGroupBy.cummin`([axis])	Кумуляльный минимум для каждой группы.
`DataFrameGroupBy.cumprod`([axis])	Кумуляльное произведение для каждой группы.
`DataFrameGroupBy.cumsum`([axis])	Кумуляльная сумма для каждой группы.
`DataFrameGroupBy.describe`(**kwargs)	Генерирует описательные статистики, которые суммируют центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая значения `NaN`.
`DataFrameGroupBy.diff`	Первая дискретная разность элемента.
`DataFrameGroupBy.ffill`([limit])	Заполняет значения методом "forward fill".
`DataFrameGroupBy.fillna`	Заполняет значения NA/NaN с помощью указанного метода.
`DataFrameGroupBy.filter`(func[, dropna])	Возвращает копию DataFrame, исключая элементы из групп, которые не удовлетворяют булевому критерию, заданному функцией func.
`DataFrameGroupBy.hist`	Создает гистограмму данных DataFrame.
`DataFrameGroupBy.idxmax`	Возвращает индекс первого вхождения максимального значения по указанной оси.
`DataFrameGroupBy.idxmin`	Возвращает индекс первого вхождения минимального значения по указанной оси.
`DataFrameGroupBy.mad`	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для указанной оси.
`DataFrameGroupBy.pct_change`([periods, …])	Вычисляет процентное изменение каждого значения по отношению к предыдущему в группе.
`DataFrameGroupBy.plot`	Класс, реализующий атрибут .plot для объектов groupby.
`DataFrameGroupBy.quantile`	Возвращает значения заданного квантиля по указанной оси.
`DataFrameGroupBy.rank`([method, ascending, …])	Предоставляет ранг значений внутри каждой группы.
`DataFrameGroupBy.resample`(rule, args, *kwargs)	Обеспечивает ресемплирование при использовании TimeGrouper.
`DataFrameGroupBy.shift`([periods, freq, …])	Сдвигает каждую группу на заданное количество наблюдений.
`DataFrameGroupBy.size`()	Вычисляет размеры групп.
`DataFrameGroupBy.skew`	Возвращает несмещенное эксцесс по указанной оси. Нормализованное на N-1.
`DataFrameGroupBy.take`	Возвращает элементы по заданным позиционным индексам вдоль оси.
`DataFrameGroupBy.tshift`	Сдвигает временной индекс, используя частоту индекса, если она доступна.

Следующие методы доступны только для объектов SeriesGroupBy.

`SeriesGroupBy.nlargest`	Возвращает `n` наибольших элементов.
`SeriesGroupBy.nsmallest`	Возвращает `n` наименьших элементов.
`SeriesGroupBy.nunique`([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в группе.
`SeriesGroupBy.unique`	Возвращает уникальные значения объекта Series.
`SeriesGroupBy.value_counts`([normalize, …])
`SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing`	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно возрастают.
`SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing`	Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно убывают.

Следующие методы доступны только для DataFrameGroupBy объектов.

`DataFrameGroupBy.corrwith`	Вычисляет парную корреляцию между строками или столбцами DataFrame со строками или столбцами Series или DataFrame.
`DataFrameGroupBy.boxplot`([subplots, column, …])	Создает диаграммы размаха из данных DataFrameGroupBy.

© 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/groupby.html

`GroupBy.apply`(func, args, *kwargs)	Применяет функцию `func` к каждой группе и объединяет результаты.
`GroupBy.agg`(func, args, *kwargs)
`GroupBy.aggregate`(func, args, *kwargs)
`GroupBy.transform`(func, args, *kwargs)
`GroupBy.pipe`(func, args, *kwargs)	Применяет функцию `func` с аргументами к этому объекту GroupBy и возвращает результат функции.