Общие функции

Обработка данных

`melt`(frame[, id_vars, value_vars, var_name, ...])	Преобразовать DataFrame из широкого формата в длинный, необязательно сохраняя идентификаторы.
`pivot`(data, *, columns[, index, values])	Возвращает преобразованный DataFrame, организованный по заданным значениям индекса/столбца.
`pivot_table`(data[, values, index, columns, ...])	Создает сводную таблицу в стиле электронных таблиц как DataFrame.
`crosstab`(index, columns[, values, rownames, ...])	Вычислить простую сводную таблицу для двух (или более) факторов.
`cut`(x, bins[, right, labels, retbins, ...])	Разделить значения на дискретные интервалы.
`qcut`(x, q[, labels, retbins, precision, ...])	Функция дискретизации, основанная на квантилях.
`merge`(left, right[, how, on, left_on, ...])	Объединить DataFrame или именованные Series-объекты с помощью объединения в стиле баз данных.
`merge_ordered`(left, right[, on, left_on, ...])	Выполнить объединение для упорядоченных данных с опциональным заполнением/интерполяцией.
`merge_asof`(left, right[, on, left_on, ...])	Выполнить объединение по расстоянию ключей.
`concat`(objs, *[, axis, join, ignore_index, ...])	Объединить pandas-объекты вдоль определённой оси.
`get_dummies`(data[, prefix, prefix_sep, ...])	Преобразовать категориальную переменную в фиктивные/индикаторные переменные.
`from_dummies`(data[, sep, default_category])	Создать категориальную `DataFrame` из `DataFrame` фиктивных переменных.
`factorize`(values[, sort, use_na_sentinel, ...])	Кодировать объект как перечисленный тип или категориальную переменную.
`unique`(values)	Возвратить уникальные значения, основанные на хеш-таблице.
`lreshape`(data, groups[, dropna])	Преобразовать данные из широкого формата в длинный.
`wide_to_long`(df, stubnames, i, j[, sep, suffix])	Преобразовать DataFrame из широкого формата в длинный.

Пропущенные данные верхнего уровня

`isna`(obj)	Обнаружить пропущенные значения для массивоподобного объекта.
`isnull`(obj)	Обнаружить пропущенные значения для массивоподобного объекта.
`notna`(obj)	Обнаружить значения, не являющиеся пропущенными, для массивоподобного объекта.
`notnull`(obj)	Обнаружить значения, не являющиеся пропущенными, для массивоподобного объекта.

Обработка числовых данных верхнего уровня

to_numeric(arg[, errors, downcast, ...])

Преобразовать аргумент в числовой тип.

Обработка данных datetime верхнего уровня

`to_datetime`(arg[, errors, dayfirst, ...])	Преобразовать аргумент в datetime.
`to_timedelta`(arg[, unit, errors])	Преобразовать аргумент в timedelta.
`date_range`([start, end, periods, freq, tz, ...])	Возвратить DatetimeIndex с фиксированной частотой.
`bdate_range`([start, end, periods, freq, tz, ...])	Возвращает DatetimeIndex с фиксированной частотой, по умолчанию с рабочими днями.
`period_range`([start, end, periods, freq, name])	Возвращает PeriodIndex с фиксированной частотой.
`timedelta_range`([start, end, periods, freq, ...])	Возвращает TimedeltaIndex с фиксированной частотой, по умолчанию с днями.
`infer_freq`(index)	Определить наиболее вероятную частоту, исходя из входного индекса.

Обработка данных интервалов верхнего уровня

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

Возвращает IntervalIndex с фиксированной частотой.

Вычисления верхнего уровня

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

Вычислить строковое выражение Python с использованием различных бэкендов.

Форматы дат и времени

tseries.api.guess_datetime_format(dt_str[, ...])

Предсказать формат даты и времени заданной строки даты и времени.

Хеширование

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

Импорт из других библиотек DataFrame

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

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

© 2008–2022, 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/2.2.2/reference/general_functions.html