GroupBy

DataFrameGroupBy.any([skipna])

Возвращает True, если хотя бы одно значение в группе истинно, иначе False.

DataFrameGroupBy.corr([method, min_periods, ...])

Вычисляет парную корреляцию столбцов, исключая значения NA/null.

DataFrameGroupBy.count()

Вычисляет количество в группе, исключая пропущенные значения.

DataFrameGroupBy.cumcount([ascending])

Пронумеруйте каждый элемент в каждой группе от 0 до длины этой группы - 1.

DataFrameGroupBy.cummin([axis, numeric_only])

Накопительный минимум для каждой группы.

DataFrameGroupBy.cumsum([axis])

Накопительная сумма для каждой группы.

DataFrameGroupBy.diff([periods, axis])

Первое дискретное различие элемента.

DataFrameGroupBy.fillna([value, method, ...])

(УСТЕРЕЖДАЕТСЯ) Заполняет пропущенные значения NA/NaN с помощью указанного метода в группах.

DataFrameGroupBy.head([n])

Возвращает первые n строк каждой группы.

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

Возвращает индекс первого появления минимума по запрошенной оси.

DataFrameGroupBy.max([numeric_only, ...])

Вычислить максимум значений группы.

DataFrameGroupBy.median([numeric_only])

Вычислить медиану групп, исключая пропущенные значения.

DataFrameGroupBy.ngroup([ascending])

Пронумеруйте каждую группу от 0 до количества групп - 1.

DataFrameGroupBy.nunique([dropna])

Возвращает DataFrame со счётчиками уникальных элементов в каждой позиции.

DataFrameGroupBy.pct_change([periods, ...])

Вычисляет процентное изменение каждого значения по предыдущему элементу в группе.

DataFrameGroupBy.quantile([q, ...])

Возвращает значения группы в заданном квантиле, подобно numpy.percentile.

DataFrameGroupBy.resample(rule, *args[, ...])

Обеспечивает ресемплирование при использовании TimeGrouper.

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

Возвращает случайную выборку элементов из каждой группы.

DataFrameGroupBy.shift([periods, freq, ...])

Смещает каждую группу на заданное количество наблюдений.

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

Возвращает несмещённое значение асимметрии внутри групп.

DataFrameGroupBy.sum([numeric_only, ...])

Вычисляет сумму значений в группах.

DataFrameGroupBy.tail([n])

Возвращает последние n строк каждой группы.

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

Возвращает Series или DataFrame, содержащий подсчет уникальных строк.

SeriesGroupBy.any([skipna])

Возвращает True, если хотя бы одно значение в группе истинно, иначе False.

SeriesGroupBy.corr(other[, method, min_periods])

Вычисление корреляции с серией other, исключая пропущенные значения.

SeriesGroupBy.cov(other[, min_periods, ddof])

Вычисление ковариации с серией, исключая пропущенные значения.

SeriesGroupBy.cummax([axis, numeric_only])

Накопительный максимум для каждой группы.

SeriesGroupBy.cumprod([axis])

Накопительное произведение для каждой группы.

SeriesGroupBy.describe([percentiles, ...])

Генерация описательных статистик.

SeriesGroupBy.ffill([limit])

Заполнение значений методом «вперед заполнить».

SeriesGroupBy.first([numeric_only, ...])

Вычисление первого значения каждого столбца в каждой группе.

SeriesGroupBy.last([numeric_only, ...])

Вычисление последнего значения каждого столбца в каждой группе.

SeriesGroupBy.idxmin([axis, skipna])

Возвращает метку строки с минимальным значением.

SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing

Возвращает, являются ли значения каждой группы монотонно убывающими.

SeriesGroupBy.mean([numeric_only, engine, ...])

Вычисление среднего значения в группах, исключая пропущенные значения.

SeriesGroupBy.min([numeric_only, min_count, ...])

Вычисление минимального значения в группе.

SeriesGroupBy.nlargest([n, keep])

Возвращение n наибольших элементов.

SeriesGroupBy.nth

Извлечение n-й строки из каждой группы, если n - целое число, в противном случае подмножество строк.

SeriesGroupBy.unique()

Возвращение уникальных значений для каждой группы.

SeriesGroupBy.pct_change([periods, ...])

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

SeriesGroupBy.quantile([q, interpolation, ...])

Возвращение значений группы в заданном квантиле, аналогично numpy.percentile.

SeriesGroupBy.resample(rule, *args[, ...])

Обеспечивает ресемплирование при использовании TimeGrouper.

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

Возвращает случайную выборку элементов из каждой группы.

SeriesGroupBy.shift([periods, freq, axis, ...])

Смещает каждую группу на указанное количество наблюдений.

SeriesGroupBy.skew([axis, skipna, numeric_only])

Возвращает несмещённое значение асимметрии внутри групп.

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

Вычисляет сумму значений в группах.

SeriesGroupBy.tail([n])

Возвращает последние n строк каждой группы.

SeriesGroupBy.value_counts([normalize, ...])