GroupBy

GroupBy.__iter__()

Итератор по группам.

GroupBy.indices

Словарь {имя группы -> индексы группы}.

Grouper(*args, **kwargs)

Объект Grouper позволяет пользователю задать инструкцию groupby для объекта.

GroupBy.apply(func, *args, **kwargs)

Применить функцию func к каждой группе и объединить результаты.

SeriesGroupBy.aggregate([func, engine, ...])

Агрегировать, используя одну или несколько операций над указанной осью.

SeriesGroupBy.transform(func, *args[, ...])

Вызвать функцию, которая генерирует Series с теми же индексами в каждой группе.

GroupBy.pipe(func, *args, **kwargs)

Применить функцию func с аргументами к этому объекту GroupBy и вернуть результат.

GroupBy.all([skipna])

Возвращает True, если все значения в группе истинны, в противном случае False.

GroupBy.bfill([limit])

Заполнение значений методом обратного заполнения.

GroupBy.count()

Вычисление количества элементов в группе, исключая пропущенные значения.

GroupBy.cummax([axis, numeric_only])

Накопленный максимум для каждой группы.

GroupBy.cumprod([axis])

Накопленное произведение для каждой группы.

GroupBy.ffill([limit])

Заполнение значений методом прямого заполнения.

GroupBy.head([n])

Возвращает первые n строк каждой группы.

GroupBy.max([numeric_only, min_count, ...])

Вычисление максимума значений группы.

GroupBy.median([numeric_only])

Вычисление медианы значений группы, исключая пропущенные значения.

GroupBy.ngroup([ascending])

Пронумеровать каждую группу от 0 до количества групп минус 1.

GroupBy.ohlc()

Вычисление значений открытие, максимум, минимум и закрытие группы, исключая пропущенные значения.

GroupBy.prod([numeric_only, min_count])

Вычисление произведения значений группы.

GroupBy.pct_change([periods, fill_method, ...])

Вычисление процентного изменения каждого значения по отношению к предыдущему в группе.

GroupBy.sem([ddof, numeric_only])

Вычисление стандартной ошибки среднего арифметического значений группы, исключая пропущенные значения.

GroupBy.sum([numeric_only, min_count, ...])

Вычисление суммы значений группы.

GroupBy.tail([n])

Возвращает последние n строк каждой группы.

DataFrameGroupBy.all([skipna])

Возвращает True, если все значения в группе истинны, иначе False.

DataFrameGroupBy.backfill([limit])

Заполняет значения методом обратного заполнения.

DataFrameGroupBy.corr

Вычисляет парную корреляцию столбцов, исключая значения NA/null.

DataFrameGroupBy.cov

Вычисляет парную ковариацию столбцов, исключая значения NA/null.

DataFrameGroupBy.cummax([axis, numeric_only])

Накопительный максимум для каждой группы.

DataFrameGroupBy.cumprod([axis])

Накопительное произведение для каждой группы.

DataFrameGroupBy.describe(**kwargs)

Генерация описательной статистики.

DataFrameGroupBy.ffill([limit])

Заполняет значения методом прямого заполнения.

DataFrameGroupBy.filter(func[, dropna])

Возвращает копию DataFrame, исключая отфильтрованные элементы.

DataFrameGroupBy.idxmax([axis, skipna, ...])

Возвращает индекс первого вхождения максимального значения по указанной оси.

DataFrameGroupBy.mad

(УСТАРЕЛО) Возвращает среднее абсолютное отклонение значений по указанной оси.

DataFrameGroupBy.pad([limit])

Заполняет значения методом прямого заполнения.

DataFrameGroupBy.plot

Класс, реализующий атрибут .plot для объектов groupby.

DataFrameGroupBy.rank([method, ascending, ...])

Предоставляет ранг значений внутри каждой группы.

DataFrameGroupBy.sample([n, frac, replace, ...])

Возвращает случайную выборку элементов из каждой группы.

DataFrameGroupBy.size()

Вычисляет размеры групп.

DataFrameGroupBy.take

Возвращает элементы по заданным позиционным индексам вдоль оси.

DataFrameGroupBy.value_counts([subset, ...])

Возвращает Series или DataFrame, содержащий подсчеты уникальных строк.

SeriesGroupBy.hist

Построение гистограммы входного ряда с использованием matplotlib.

SeriesGroupBy.nsmallest([n, keep])

Возвращает n наименьших элементов.

SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing

Возвращает булево значение, если значения в объекте монотонно возрастают.

DataFrameGroupBy.corrwith

Вычисление парной корреляции.