Общие функции

melt(frame[, id_vars, value_vars, var_name, ...])

Преобразует DataFrame из широкого формата в длинный, необязательно сохраняя идентификаторы.

pivot_table(data[, values, index, columns, ...])

Создает сводную таблицу в формате электронных таблиц как DataFrame.

cut(x, bins[, right, labels, retbins, ...])

Разбивает значения на дискретные интервалы.

merge(left, right[, how, on, left_on, ...])

Объединяет DataFrame или именованные Series-объекты с помощью операции объединения в стиле баз данных.

merge_asof(left, right[, on, left_on, ...])

Выполняет объединение по расстоянию между ключами.

get_dummies(data[, prefix, prefix_sep, ...])

Преобразует категориальную переменную в фиктивные/индикаторные переменные.

factorize(values[, sort, na_sentinel, ...])

Кодирует объект как перечисленный тип или категориальную переменную.

wide_to_long(df, stubnames, i, j[, sep, suffix])

Преобразует DataFrame из широкого формата в длинный.

isna(obj)

Обнаружение пропущенных значений для массивоподобного объекта.

notna(obj)

Обнаружение значений, не являющихся пропущенными, для массивоподобного объекта.

to_numeric(arg[, errors, downcast])

Преобразование аргумента в числовой тип.

to_datetime(arg[, errors, dayfirst, ...])

Преобразование аргумента в datetime.

date_range([start, end, periods, freq, tz, ...])

Возвращает DatetimeIndex с фиксированной частотой.

period_range([start, end, periods, freq, name])

Возвращает PeriodIndex с фиксированной частотой.

infer_freq(index[, warn])

Определяет наиболее вероятную частоту входного индекса.

interval_range([start, end, periods, freq, ...])

Возвращает IntervalIndex с фиксированной частотой.

eval(expr[, parser, engine, truediv, ...])

Вычисляет строковое выражение Python с помощью различных бэкэндов.

util.hash_array(vals[, encoding, hash_key, ...])

Для одномерного массива возвращает массив детерминированных целых чисел.

api.interchange.from_dataframe(df[, allow_copy])

Построить pd.DataFrame из любого DataFrame, поддерживающего протокол обмена.