pandas.DataFrame

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

Двумерная изменяемая по размеру, потенциально неоднородная таблица данных с маркированными осями (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 — словарь, порядок столбцов соответствует порядку вставки для Python 3.6 и более поздних версий. Изменено в версии 0.25.0: Если данные — список словарей, порядок столбцов соответствует порядку вставки для Python 3.6 и более поздних версий. index : Index or array-like Индекс для использования в результирующей таблице. Будет по умолчанию RangeIndex, если информация об индексации не входит в данные и индекс не предоставлен columns : Index or array-like Метки столбцов для использования в результирующей таблице. Будет по умолчанию RangeIndex (0, 1, 2, …, n), если метки столбцов не предоставлены dtype : dtype, default None Тип данных для принудительного задания. Допускается только один тип данных. Если None, определить автоматически copy : boolean, default False Копировать данные из входных данных. Затрагивает только 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) 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 выведенный тип данных — int64.

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

Для принудительного задания одного типа данных:

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

Создание DataFrame из массива NumPy:

>>> 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 индекс и столбцы.
at	Доступ к одному значению для пары метки строки/столбца.
axes	Возвращает список, представляющий оси DataFrame.
blocks	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Внутреннее свойство, синоним свойства для as_blocks().
columns	Метки столбцов DataFrame.
dtypes	Возвращает типы данных в DataFrame.
empty	Указатель, пустой ли DataFrame.
ftypes	(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Возвращает ftypes (указание разреженности/плотности и типа данных) в DataFrame.
iat	Доступ к одному значению для пары строки/столбца по целочисленной позиции.
iloc	Индексация только на основе целых чисел для выбора по позиции.
index	Индекс (метки строк) DataFrame.
is_copy	Возвращает копию.
ix	Индексатор, в основном основанный на метках и позициях, с возвратом целочисленной позиции по умолчанию.
loc	Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или булевому массиву.
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 представления DataFrame в формате HTML.
values	Возвращает представление NumPy DataFrame.

Методы

abs(self)	Возвращает Series/DataFrame с абсолютным значением каждого элемента.
add(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить сумму DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция add).
add_prefix(self, prefix)	Добавить префикс к меткам с помощью строки prefix.
add_suffix(self, suffix)	Добавить суффикс к меткам с помощью строки suffix.
agg(self, func[, axis])	Агрегировать, используя одну или несколько операций по указанной оси.
aggregate(self, func[, axis])	Агрегировать, используя одну или несколько операций по указанной оси.
align(self, other[, join, axis, level, …])	Выровнять два объекта по их осям с указанным методом объединения для каждого индекса оси.
all(self[, axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если все элементы True, потенциально по оси.
any(self[, axis, bool_only, skipna, level])	Возвращает True, если любой элемент True, потенциально по оси.
append(self, other[, ignore_index, …])	Добавить строки other в конец вызываемого объекта, возвращая новый объект.
apply(self, func[, axis, broadcast, raw, …])	Применить функцию по оси DataFrame.
applymap(self, func)	Применить функцию к DataFrame поэлементно.
as_blocks(self[, copy])	(УСТАРЕЛО) Преобразовать фрейм в словарь типов dtype -> Конструктор, каждый из которых имеет однородный тип dtype.
as_matrix(self[, columns])	(УСТАРЕЛО) Преобразовать фрейм в его представление в виде массива NumPy.
asfreq(self, freq[, method, how, normalize, …])	Преобразовать TimeSeries в указанную частоту.
asof(self, where[, subset])	Возвращает последнюю строку(и) без каких-либо NaN перед where.
assign(self, \*\*kwargs)	Назначить новые столбцы DataFrame.
astype(self, dtype[, copy, errors])	Преобразовать pandas-объект в указанный тип dtype dtype.
at_time(self, time[, asof, axis])	Выбрать значения в определенное время суток (например,
between_time(self, start_time, end_time[, …])	Выбрать значения между определенными временами суток (например, с 9:00 до 9:30 утра).
bfill(self[, axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с method='bfill'.
bool(self)	Возвращает булевое значение единственного элемента PandasObject.
boxplot(self[, column, by, ax, fontsize, …])	Построение диаграммы размаха из столбцов DataFrame.
clip(self[, lower, upper, axis, inplace])	Обрезать значения на входном пороге(ах).
clip_lower(self, threshold[, axis, inplace])	(УСТАРЕЛО) Обрезать значения ниже заданного порога.
clip_upper(self, threshold[, axis, inplace])	(УСТАРЕЛО) Обрезать значения выше заданного порога.
combine(self, other, func[, fill_value, …])	Произвести поэлементное объединение столбцов с другим DataFrame.
combine_first(self, other)	Обновить нулевые элементы значением в том же расположении в other.
compound(self[, axis, skipna, level])	(УСТАРЕЛО) Возвращает составной процент значений для запрошенной оси.
copy(self[, deep])	Создать копию индексов и данных этого объекта.
corr(self[, method, min_periods])	Вычислить парную корреляцию столбцов, исключая значения NaN/null.
corrwith(self, other[, axis, drop, method])	Вычислить парную корреляцию между строками или столбцами DataFrame со строками или столбцами Series или DataFrame.
count(self[, axis, level, numeric_only])	Подсчитать количество ненулевых ячеек для каждого столбца или строки.
cov(self[, min_periods])	Вычислить парную ковариацию столбцов, исключая значения NaN/null.
cummax(self[, axis, skipna])	Возвращает кумуляльный максимум по оси DataFrame или Series.
cummin(self[, axis, skipna])	Возвращает кумуляльный минимум по оси DataFrame или Series.
cumprod(self[, axis, skipna])	Возвращает кумулятивное произведение по оси DataFrame или Series.
cumsum(self[, axis, skipna])	Возвращает кумулятивную сумму по оси DataFrame или Series.
describe(self[, percentiles, include, exclude])	Генерировать описательные статистики, которые обобщают центральную тенденцию, дисперсию и форму распределения набора данных, исключая NaN значения.
diff(self[, periods, axis])	Первое дискретное различие элемента.
div(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить деление с плавающей точкой DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция truediv).
divide(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить деление с плавающей точкой DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция truediv).
dot(self, other)	Вычислить матричное произведение между DataFrame и other.

drop(self[, labels, axis, index, columns, …])	Удаление указанных меток из строк или столбцов.
drop_duplicates(self[, subset, keep, inplace])	Возвращает DataFrame с удаленными дублирующими строками, при необходимости учитывая только определенные столбцы.
droplevel(self, level[, axis])	Возвращает DataFrame с удаленными запрошенными уровнями индекса/столбца.
dropna(self[, axis, how, thresh, subset, …])	Удаление пропущенных значений.
duplicated(self[, subset, keep])	Возвращает булеву серию, обозначающую дубликаты строк, при необходимости учитывая только определенные столбцы.
eq(self, other[, axis, level])	Получение равных значений DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция eq).
equals(self, other)	Проверка, содержат ли два объекта одинаковые элементы.
eval(self, expr[, inplace])	Вычисление строки, описывающей операции над столбцами DataFrame.
ewm(self[, com, span, halflife, alpha, …])	Предоставление экспоненциально взвешенных функций.
expanding(self[, min_periods, center, axis])	Предоставление расширяющих преобразований.
explode(self, column, Tuple])	Преобразование каждого элемента списка в строку, дублируя значения индекса.
ffill(self[, axis, inplace, limit, downcast])	Синоним для DataFrame.fillna() с method='ffill'.
fillna(self[, value, method, axis, inplace, …])	Заполнение пропущенных значений (NA/NaN) указанным методом.
filter(self[, items, like, regex, axis])	Подмножество строк или столбцов DataFrame в соответствии с метками в указанном индексе.
first(self, offset)	Удобный метод для выбора начальных периодов временных рядов на основе временного сдвига.
first_valid_index(self)	Возвращает индекс первого ненулевого значения.
floordiv(self, other[, axis, level, fill_value])	Получение целочисленного деления DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция floordiv).
from_dict(data[, orient, dtype, columns])	Конструирование DataFrame из словаря массивоподобных объектов или словарей.
from_items(items[, columns, orient])	(УСТАРЕЛО) Конструирование DataFrame из списка кортежей.
from_records(data[, index, exclude, …])	Преобразование структурированного или записянного ndarray в DataFrame.
ge(self, other[, axis, level])	Получение больше или равно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция ge).
get(self, key[, default])	Получение элемента из объекта для заданного ключа (например, столбца DataFrame).
get_dtype_counts(self)	(УСТАРЕЛО) Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_ftype_counts(self)	(УСТАРЕЛО) Возвращает количество уникальных типов данных в этом объекте.
get_value(self, index, col[, takeable])	(УСТАРЕЛО) Быстрое получение единственного значения в указанном столбце и индексе.
get_values(self)	(УСТАРЕЛО) Возвращает ndarray после преобразования разреженных значений в плотные.
groupby(self[, by, axis, level, as_index, …])	Группировка DataFrame или Series с помощью отображения или серии столбцов.
gt(self, other[, axis, level])	Получение больше DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция gt).
head(self[, n])	Возвращает первые n строки.
hist(data[, column, by, grid, xlabelsize, …])	Построение гистограммы DataFrame.
idxmax(self[, axis, skipna])	Возвращает индекс первого вхождения максимального значения по запрошенной оси.
idxmin(self[, axis, skipna])	Возвращает индекс первого вхождения минимального значения по запрошенной оси.
infer_objects(self)	Попытка улучшить типы данных для столбцов типа object.
info(self[, verbose, buf, max_cols, …])	Выводит краткое описание DataFrame.
insert(self, loc, column, value[, …])	Вставка столбца в DataFrame в указанное место.
interpolate(self[, method, axis, limit, …])	Интерполяция значений в соответствии с различными методами.
isin(self, values)	Является ли каждый элемент в DataFrame элементом values.
isna(self)	Обнаружение пропущенных значений.
isnull(self)	Обнаружение пропущенных значений.
items(self)	Итератор по парам (имя столбца, Series).
iteritems(self)	Итератор по парам (имя столбца, Series).
iterrows(self)	Итерация по строкам DataFrame как парам (индекс, Series).
itertuples(self[, index, name])	Итерация по строкам DataFrame как именованным кортежам.
join(self, other[, on, how, lsuffix, …])	Объединение столбцов другого DataFrame.

keys(self)	Получить «ось информации» (см. Индексирование для получения дополнительной информации)
kurt(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси с использованием определения эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0.0).
kurtosis(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает несмещенную эксцесс по запрошенной оси с использованием определения эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0.0).
last(self, offset)	Удобный метод для подмножества конечных периодов временных рядов данных на основе смещения даты.
last_valid_index(self)	Возвращает индекс последнего ненулевого значения.
le(self, other[, axis, level])	Получить Меньше или равно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция le).
lookup(self, row_labels, col_labels)	Функция «изящной индексации» на основе меток для DataFrame.
lt(self, other[, axis, level])	Получить Меньше DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция lt).
mad(self[, axis, skipna, level])	Возвращает среднее абсолютное отклонение значений для запрошенной оси.
mask(self, cond[, other, inplace, axis, …])	Заменить значения, где условие истинно.
max(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает максимальное значение по запрошенной оси.
mean(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает среднее значение по запрошенной оси.
median(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает медиану значений по запрошенной оси.
melt(self[, id_vars, value_vars, var_name, …])	Преобразовать DataFrame из широкого формата в длинный формат, необязательно оставляя идентификационные переменные.
memory_usage(self[, index, deep])	Возвращает объем памяти каждого столбца в байтах.
merge(self, right[, how, on, left_on, …])	Объединить DataFrame или объекты Series с именем с помощью соединения в стиле базы данных.
min(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает минимальное значение по запрошенной оси.
mod(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить остаток от деления DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция mod).
mode(self[, axis, numeric_only, dropna])	Получить моду(и) каждого элемента по выбранной оси.
mul(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить произведение DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция mul).
multiply(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить произведение DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция mul).
ne(self, other[, axis, level])	Получить Неравно DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция ne).
nlargest(self, n, columns[, keep])	Возвращает первые n строки, отсортированные по columns в порядке убывания.
notna(self)	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
notnull(self)	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
nsmallest(self, n, columns[, keep])	Возвращает первые n строки, отсортированные по columns в порядке возрастания.
nunique(self[, axis, dropna])	Подсчёт уникальных наблюдений по запрошенной оси.
pct_change(self[, periods, fill_method, …])	Процентное изменение между текущим и предыдущим элементом.
pipe(self, func, \*args, \*\*kwargs)	Применить func(self, *args, **kwargs).
pivot(self[, index, columns, values])	Возвращает преобразованный DataFrame, организованный по заданным значениям индекса/столбцов.
pivot_table(self[, values, index, columns, …])	Создать сводную таблицу в стиле электронной таблицы как DataFrame.
plot	Псевдоним для pandas.plotting._core.PlotAccessor
pop(self, item)	Возвращает item и удаляет его из DataFrame.
pow(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить показательную степень DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция pow).
prod(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
product(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает произведение значений по запрошенной оси.
quantile(self[, q, axis, numeric_only, …])	Возвращает значения в заданном квантиле по запрошенной оси.
query(self, expr[, inplace])	Запрос столбцов DataFrame с помощью логического выражения.
radd(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить Сложение DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция radd).
rank(self[, axis, method, numeric_only, …])	Вычислить ранги числовых данных (от 1 до n) по оси.
rdiv(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить Деление с плавающей точкой DataFrame и other, поэлементно (бинарная операция rtruediv).
reindex(self[, labels, index, columns, …])	Соответствие DataFrame новому индексу с необязательной логикой заполнения, размещая NA/NaN в местах, не имеющих значения в предыдущем индексе.

reindex_like(self, other[, method, copy, …])	Возвращает объект с совпадающими индексами, как у объекта other.
rename(self[, mapper, index, columns, axis, …])	Изменение меток осей.
rename_axis(self[, mapper, index, columns, …])	Установить имя оси для индекса или столбцов.
reorder_levels(self, order[, axis])	Переупорядочивает уровни индекса в соответствии с заданным порядком.
replace(self[, to_replace, value, inplace, …])	Заменяет значения, указанные в to_replace, на value.
resample(self, rule[, how, axis, …])	Перевыборка временных рядов.
reset_index(self[, level, drop, inplace, …])	Сбросить индекс или его уровень.
rfloordiv(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить целочисленное деление DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rfloordiv).
rmod(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить остаток от деления DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rmod).
rmul(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить произведение DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rmul).
rolling(self, window[, min_periods, center, …])	Предоставление расчётов с использованием скользящего окна.
round(self[, decimals])	Округляет DataFrame до заданного количества десятичных знаков.
rpow(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить экспоненциальную степень DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rpow).
rsub(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить разность DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rsub).
rtruediv(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить вещественное деление DataFrame и other поэлементно (бинарная операция rtruediv).
sample(self[, n, frac, replace, weights, …])	Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.
select_dtypes(self[, include, exclude])	Возвращает подмножество столбцов DataFrame на основе типов столбцов.
sem(self[, axis, skipna, level, ddof, …])	Возвращает несмещённую стандартную ошибку среднего по запрошенной оси.
set_axis(self, labels[, axis, inplace])	Присваивает желаемый индекс заданной оси.
set_index(self, keys[, drop, append, …])	Устанавливает индекс DataFrame, используя существующие столбцы.
set_value(self, index, col, value[, takeable])	(УСТАРЕЛО) Установка единственного значения в указанный столбец и индекс.
shift(self[, periods, freq, axis, fill_value])	Сдвигает индекс на нужное количество периодов с необязательным временем freq.
skew(self[, axis, skipna, level, numeric_only])	Возвращает несмещённый коэффициент асимметрии по запрошенной оси, нормированный на N-1.
slice_shift(self[, periods, axis])	Эквивалентно shift без копирования данных.
sort_index(self[, axis, level, ascending, …])	Сортировка объекта по меткам (по оси).
sort_values(self, by[, axis, ascending, …])	Сортировка по значениям вдоль любой оси.
sparse	Псевдоним pandas.core.arrays.sparse.SparseFrameAccessor
squeeze(self[, axis])	Сжимает объекты с одними измерениями до скаляров.
stack(self[, level, dropna])	Складывает указанные уровни из столбцов в индекс.
std(self[, axis, skipna, level, ddof, …])	Возвращает выборочную стандартную ошибку по запрошенной оси.
sub(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить разность DataFrame и other поэлементно (бинарная операция sub).
subtract(self, other[, axis, level, fill_value])	Получить разность DataFrame и other поэлементно (бинарная операция sub).
sum(self[, axis, skipna, level, …])	Возвращает сумму значений по запрошенной оси.
swapaxes(self, axis1, axis2[, copy])	Меняет оси и соответствующим образом меняет значения осей.
swaplevel(self[, i, j, axis])	Меняет местами уровни i и j в MultiIndex по определенной оси.
tail(self[, n])	Возвращает последние n строки.
take(self, indices[, axis, is_copy])	Возвращает элементы в заданных позиционных индексах вдоль оси.
to_clipboard(self[, excel, sep])	Копирует объект в буфер обмена системы.
to_csv(self[, path_or_buf, sep, na_rep, …])	Записывает объект в файл формата CSV (comma-separated values).
to_dense(self)	(УСТАРЕЛО) Возвращает плотное представление Series/DataFrame (в отличие от разреженного).
to_dict(self[, orient, into])	Преобразует DataFrame в словарь.
to_excel(self, excel_writer[, sheet_name, …])	Записывает объект в лист Excel.
to_feather(self, fname)	Записывает двоичный формат feather для DataFrames.

to_gbq(self, destination_table[, …])	Запись DataFrame в таблицу Google BigQuery.
to_hdf(self, path_or_buf, key, \*\*kwargs)	Запись содержащихся данных в файл HDF5 с помощью HDFStore.
to_html(self[, buf, columns, col_space, …])	Вывод DataFrame в виде HTML-таблицы.
to_json(self[, path_or_buf, orient, …])	Преобразование объекта в JSON-строку.
to_latex(self[, buf, columns, col_space, …])	Вывод объекта в таблицу LaTeX.
to_msgpack(self[, path_or_buf, encoding])	(УСТЕРЕЖДЁН) Сериализация объекта в файл с использованием формата msgpack.
to_numpy(self[, dtype, copy])	Преобразование DataFrame в массив NumPy.
to_parquet(self, fname[, engine, …])	Запись DataFrame в двоичный формат parquet.
to_period(self[, freq, axis, copy])	Преобразование DataFrame с DatetimeIndex в PeriodIndex с заданной частотой (если не указана, она определяется из индекса).
to_pickle(self, path[, compression, protocol])	Запись объекта в файл с помощью пиклирования (сериализации).
to_records(self[, index, …])	Преобразование DataFrame в массив NumPy типа "record".
to_sparse(self[, fill_value, kind])	(УСТЕРЕЖДЁН) Преобразование в SparseDataFrame.
to_sql(self, name, con[, schema, if_exists, …])	Запись данных из DataFrame в базу данных SQL.
to_stata(self, fname[, convert_dates, …])	Экспорт DataFrame в формат Stata dta.
to_string(self[, buf, columns, col_space, …])	Вывод DataFrame в консольный вид таблицы.
to_timestamp(self[, freq, how, axis, copy])	Преобразование в DatetimeIndex временных меток, в начале периода.
to_xarray(self)	Возвращает объект xarray из pandas объекта.
transform(self, func[, axis])	Вызов func для self, создавая DataFrame с преобразованными значениями и такой же длиной оси, как у self.
transpose(self, \*args, \*\*kwargs)	Транспонирование индекса и столбцов.
truediv(self, other[, axis, level, fill_value])	Получение деления по модулю dataframe и other, по элементам (бинарная операция truediv).
truncate(self[, before, after, axis, copy])	Обрезка Series или DataFrame до и после определённого значения индекса.
tshift(self[, periods, freq, axis])	Смещение временного индекса с использованием частоты индекса, если она доступна.
tz_convert(self, tz[, axis, level, copy])	Преобразование оси с временными зонами в целевую временную зону.
tz_localize(self, tz[, axis, level, copy, …])	Локализация индекса без временной зоны Series или DataFrame в целевой часовой пояс.
unstack(self[, level, fill_value])	Поворот уровня меток индекса (обязательно иерархического), возвращает DataFrame с новым уровнем меток столбцов, внутренний уровень которых состоит из повернутых меток индекса.
update(self, other[, join, overwrite, …])	Изменение на месте с использованием значений без пропусков из другого DataFrame.
var(self[, axis, skipna, level, ddof, …])	Возвращает несмещённую дисперсию по запрошенной оси.
where(self, cond[, other, inplace, axis, …])	Замена значений, где условие ложно.
xs(self, key[, axis, level, drop_level])	Возвращает поперечный срез из Series/DataFrame.