pandas 函数 api 大全 | pandas 教程

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DataFrame

构造器 Constructor

DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value]) 加法 Addition（二元运算 radd）dataframe + other，下同 DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value]) 减法 Subtraction (二元运算 sub)，d - o DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value]) 乘法 Multiplication (二元运算 mul) ，d * o DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value]) 浮点除 Floating division (二元运算 truediv)，d / o DataFrame.truediv(other[, axis, level, …]) 浮点除 Floating division (二元运算 truediv)，d / o DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …]) 整除 Integer division (二元运算 floordiv)，d // o DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value]) 模数 Modulo (二元运算 mod)，d % o DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value]) 指数幂 Exponential power (二元运算 pow) ，


   d ** o

DataFrame.dot(other) 矩阵乘法 matrix multiplication，d @ o（py 3.5+） DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value]) 加法 Addition，o + d，与上顺序相反（二元运算 radd） DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value]) (binary operator rsub). DataFrame.rmul(other[, axis, level, fill_value]) (binary operator rmul). DataFrame.rdiv(other[, axis, level, fill_value]) (binary operator rtruediv). DataFrame.rtruediv(other[, axis, level, …]) (binary operator rtruediv). DataFrame.rfloordiv(other[, axis, level, …]) (binary operator rfloordiv). DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value]) (binary operator rmod). DataFrame.rpow(other[, axis, level, fill_value]) (binary operator rpow). DataFrame.lt(other[, axis, level]) 小于 Less than (二元运算 lt) ，d < o，对应位置的布尔值，下同 DataFrame.gt(other[, axis, level]) 大于 Greater (二元运算 gt)，d > o DataFrame.le(other[, axis, level]) 小于等于 Less than or equal to，(二元运算 le)，d <= o DataFrame.ge(other[, axis, level]) 大于等于 Greater than or equal to， (二元运算 ge)，d >= o DataFrame.ne(other[, axis, level]) 不等于 Not equal to，(二元运算 ne)，d != o DataFrame.eq(other[, axis, level]) 等于 Equal to， (二元运算 eq)，，d == o DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …]) 与另一个 DataFrame 按列合并 DataFrame.combine_first(other) 在其他位置相同的位置更新具有值的空元素

函数应用/GroupBy/窗口 Function application, GroupBy & window

DataFrame.interpolate([method, axis, limit, …]) 插值，对于多索引的DataFrame/Series，只支持method='linear' DataFrame.isna() 检测缺失值 DataFrame.isnull() 检测缺失值 DataFrame.notna() 检测现有（非缺失）值 DataFrame.notnull() 检测现有（非缺失）值 DataFrame.pad([axis, inplace, limit, downcast]) 同 DataFrame.fillna() 参数 method='ffill' DataFrame.replace([to_replace, value, …])

整形/分类/换位 Reshaping, sorting, transposing

类似日期时间的属性 Datetimelike properties

Series.dt可用于以datetimelike的形式访问序列的值，并返回多个属性。可以像Series.dt. 一样访问这些属性。

日期时间属性 Datetime properties

分组 GroupBy

GroupBy 对象由 GroupBy 调用返回: pandas.DataFrame.groupby(), pandas.Series.groupby() 等。

Indexing, iteration

SeriesGroupBy.transform(func, *args[, …]) 调用函数，在每个组上生成一个相似的索引序列，并返回一个序列，该序列具有与原始对象相同的索引，其中填充了转换后的值 DataFrameGroupBy.transform(func, *args[, …]) 调用函数，在每个组上生成一个相似的索引数据帧，并返回一个数据帧，该数据帧的索引与原始对象的索引相同，并填充转换后的值 GroupBy.pipe(func, *args, **kwargs) 将带参数的函数func应用于此GroupBy对象并返回函数的结果