DataFrame
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2023-12-01
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| 构造器 | |
| DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) | 二维大小可变的、具有标记轴 (行和列) 的潜在异构表格数据结构。 |
| 属性和基础数据 | |
| 轴线 | |
| DataFrame.index | DataFrame 的索引 (行标签)。 |
| DataFrame.columns | DataFrame 的列标签。 |
| DataFrame.dtypes | 返回 DataFrame 中的数据类型。 |
| DataFrame.ftypes | 返回 DataFrame 中的 ftype (稀疏 / 密集和 dtype 的指示)。 |
| DataFrame.get_dtype_counts() | 返回此对象中唯一 dtypes 的计数。 |
| DataFrame.get_ftype_counts() | (已弃用) 返回此对象中唯一 ftypes 的计数。 |
| DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) | 根据列 dtypes 返回 DataFrame 列的子集。 |
| DataFrame.values | 返回 DataFrame 的 Numpy 表示形式。 |
| DataFrame.get_values() | 将稀疏值转换为密集值后返回 ndarray。 |
| DataFrame.axes | 返回表示 DataFrame 轴的列表。 |
| DataFrame.ndim | 返回一个表示轴 / 数组维数的 int。 |
| DataFrame.size | 返回一个 int，表示此对象中的元素数。 |
| DataFrame.shape | 返回表示 DataFrame 维度的元组。 |
| DataFrame.memory_usage([index, deep]) | 以字节为单位返回每列的内存使用情况。 |
| DataFrame.empty | 指示 DataFrame 是否为空。 |
| DataFrame.is_copy | - |
| 转变 | |
| DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) | 将 Pandas 对象转换为指定的 dtype dtype。 |
| DataFrame.convert_objects([convert_dates, …]) | (已弃用) 尝试推断对象列的更好 dtype。 |
| DataFrame.infer_objects() | 尝试为对象列推断更好的数据类型。 |
| DataFrame.copy([deep]) | 复制此对象的索引和数据。 |
| DataFrame.isna() | 检测缺失值。 |
| DataFrame.notna() | 检测现有 (未丢失) 值。 |
| DataFrame.bool() | 返回单个元素 PandasObject 的布尔。 |
| 索引、迭代 | |
| DataFrame.head([n]) | 返回前 n 行。 |
| DataFrame.at | 访问行 / 列标签对的单个值。 |
| DataFrame.iat | 按整数位置访问行 / 列对的单个值。 |
| DataFrame.loc | 通过标签或布尔数组访问一组行和列。 |
| DataFrame.iloc | 用于按位置选择的纯整数位置索引。 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 在指定位置将列插入 DataFrame。 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 在指定位置将列插入 DataFrame。 |
| DataFrame.iter() | 迭代信息轴 |
| DataFrame.items() | 迭代器 (列名，Series) 对。 |
| DataFrame.keys() | 获取 “信息轴”(有关详细信息，请参阅索引) |
| DataFrame.iteritems() | 迭代器 (列名，Series) 对。 |
| DataFrame.iterrows() | 以 (索引、Series) 对形式迭代 DataFrame 行。 |
| DataFrame.itertuples([index, name]) | 以 namedtpulles 形式迭代 DataFrame 行，索引值作为元组的第一个元素。 |
| DataFrame.lookup(row_labels, col_labels) | 基于标签的 DataFrame “花式索引” 功能。 |
| DataFrame.pop(item) | 返回项目并从框架中删除。 |
| DataFrame.tail([n]) | 返回最后 n 行。 |
| DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) | 从 Series/DataFrame 返回横截面 (行或列)。 |
| DataFrame.get(key[, default]) | 从给定键 (DataFrame 列、Panel 切片等) 的对象中获取项目。) . |
| DataFrame.isin(values) | 返回布尔 DataFrame，显示 DataFrame 中的每个元素是否包含在值中。 |
| DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) | 返回与 self 形状相同的对象，其对应条目来自 self，cond 为 True，否则来自其他。 |
| DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …]) | 返回与 self 形状相同的对象，其对应条目来自 self，cond 为 False，否则来自其他。 |
| DataFrame.query(expr[, inplace]) | 使用布尔表达式查询框架的列。 |
| 二元算子函数 | |
| DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value]) | 添加 DataFrame 和其他元素 (二进制运算符 add)。 |
| DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素相减 (二进制运算符 sub)。 |
| DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素的乘法 (二进制运算符 mul)。 |
| DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素的浮动划分 (二进制运算符 truediv)。 |
| DataFrame.truediv(other[, axis, level, …]) | DataFrame 和其他元素的浮动划分 (二进制运算符 truediv)。 |
| DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …]) | DataFrame 和其他元素的整数除法 (二进制运算符 flooddiv)。 |
| DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 模和其他元素 (二进制运算符 mod)。 |
| DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 指数幂和其他元素幂 (二元算子幂)。 |
| DataFrame.dot(other) | 与 DataFrame 或 Series 对象的矩阵乘法。 |
| DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value]) | 添加 DataFrame 和其他元素 (二元运算符 radd)。 |
| DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素减法 (二进制运算符 rsub)。 |
| DataFrame.rmul(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素的乘法 (二进制运算符 rmul)。 |
| DataFrame.rdiv(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素的浮动划分 (二进制运算符 rtruediv)。 |
| DataFrame.rtruediv(other[, axis, level, …]) | DataFrame 和其他元素的浮动划分 (二进制运算符 rtruediv)。 |
| DataFrame.rfloordiv(other[, axis, level, …]) | DataFrame 和其他元素的整数除法 (二元运算符 rfloordiv)。 |
| DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 模和其他元素 (二进制运算符 rmod)。 |
| DataFrame.rpow(other[, axis, level, fill_value]) | DataFrame 和其他元素的指数幂 (二元运算符 rpow)。 |
| DataFrame.lt(other[, axis, level]) | 灵活比较方法包装 |
| DataFrame.gt(other[, axis, level]) | 灵活比较方法包装器 |
| DataFrame.le(other[, axis, level]) | 灵活比较方法包装 |
| DataFrame.ge(other[, axis, level]) | 灵活比较方法的包装 |
| DataFrame.ne(other[, axis, level]) | 用于灵活比较方法的包装器 |
| DataFrame.eq(other[, axis, level]) | 灵活比较方法包装器 |
| DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …]) | 添加两个 DataFrame 对象，不传播 NaN 值，因此如果某个 (列，时间) 帧缺少一个值，它将默认为另一帧的值 (也可能是 NaN ) |
| DataFrame.combine_first(other) | 组合两个 DataFrame 对象，并在调用方法的帧中默认为非空值。 |
| 功能应用程序，GroupBy & windows | |
| DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) | 沿 DataFrame 的轴应用函数。 |
| DataFrame.applymap(func) | 以元素方式将函数应用于 DataFrame。 |
| DataFrame.pipe(func, args, *kwargs) | 应用 func (自我， args， * kwargs) |
| DataFrame.agg(func[, axis]) | 使用指定轴上的一个或多个操作聚合。 |
| DataFrame.aggregate(func[, axis]) | 使用指定轴上的一个或多个操作聚合。 |
| DataFrame.transform(func, args, *kwargs) | 调用函数生成类似索引的 NDFrame，并返回带有转换值的 NDFrame |
| DataFrame.groupby([by, axis, level, …]) | 使用映射程序 (dict 或 key 函数，将给定函数应用于组，将结果作为 Series 返回) 或按一 Series 列对 Series 进行分组。 |
| DataFrame.rolling(window[, min_periods, …]) | 提供滚动窗口计算。 |
| DataFrame.expanding([min_periods, center, axis]) | 提供扩展转换。 |
| DataFrame.ewm([com, span, halflife, alpha, …]) | 提供指数加权函数 |
| 计算 / 描述统计 | |
| DataFrame.abs() | 返回每个元素具有绝对值的 Series/DataFrame。 |
| DataFrame.all([axis, bool_only, skipna, level]) | 返回 Series 轴或 DataFrame 轴上的所有元素是否为 True。 |
| DataFrame.any([axis, bool_only, skipna, level]) | 返回在请求的轴上是否有任何元素为真。 |
| DataFrame.clip([lower, upper, axis, inplace]) | 输入阈值处的修剪值。 |
| DataFrame.clip_lower(threshold[, axis, inplace]) | 返回值低于阈值的输入副本被截断。 |
| DataFrame.clip_upper(threshold[, axis, inplace]) | 返回截断值大于给定值的输入副本。 |
| DataFrame.compound([axis, skipna, level]) | 返回请求轴值的复合百分比 |
| DataFrame.corr([method, min_periods]) | 计算列的成对相关性，不包括 NA /null 值 |
| DataFrame.corrwith(other[, axis, drop]) | 计算两个 DataFrame 对象的行或列之间的成对相关性。 |
| DataFrame.count([axis, level, numeric_only]) | 对每列或每行的非 NA 单元格进行计数。 |
| DataFrame.cov([min_periods]) | 计算列的成对协方差，不包括 NA /null 值。 |
| DataFrame.cummax([axis, skipna]) | 返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积最大值。 |
| DataFrame.cummin([axis, skipna]) | 返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积最小值。 |
| DataFrame.cumprod([axis, skipna]) | 通过 DataFrame 或 Series 轴返回累积产品。 |
| DataFrame.cumsum([axis, skipna]) | 返回 DataFrame 或 Series 轴上的累计总和。 |
| DataFrame.describe([percentiles, include, …]) | 生成描述性统计数据，总结数据集分布的中心趋势、分散和形状，不包括 NaN 值。 |
| DataFrame.diff([periods, axis]) | 元素的第一离散差。 |
| DataFrame.eval(expr[, inplace]) | 评估描述 DataFrame 列操作的字符串。 |
| DataFrame.kurt([axis, skipna, level, …]) | 使用 Fisher 的峰度定义返回请求轴上的无偏峰度 (正常峰度 = = 0.0)。 |
| DataFrame.kurtosis([axis, skipna, level, …]) | 使用 Fisher 的峰度定义返回请求轴上的无偏峰度 (正常峰度 = = 0.0)。 |
| DataFrame.mad([axis, skipna, level]) | 返回请求轴值的平均绝对偏差 |
| DataFrame.max([axis, skipna, level, …]) | 此方法返回对象中值的最大值。 |
| DataFrame.mean([axis, skipna, level, …]) | 返回请求轴值的平均值 |
| DataFrame.median([axis, skipna, level, …]) | 返回请求轴的值的中间值 |
| DataFrame.min([axis, skipna, level, …]) | 此方法返回对象中值的最小值。 |
| DataFrame.mode([axis, numeric_only]) | 获取每个元素沿选定轴的模式。 |
| DataFrame.pct_change([periods, fill_method, …]) | 当前元素和先前元素之间的百分比变化。 |
| DataFrame.prod([axis, skipna, level, …]) | 返回请求轴值的乘积 |
| DataFrame.product([axis, skipna, level, …]) | 返回请求轴值的乘积 |
| DataFrame.quantile([q, axis, numeric_only, …]) | 在请求轴上给定分位数的返回值，la numpy . 百分位。 |
| DataFrame.rank([axis, method, numeric_only, …]) | 沿轴计算数值数据列 (1 到 n)。 |
| DataFrame.round([decimals]) | 将 DataFrame 舍入到可变小数位数。 |
| DataFrame.sem([axis, skipna, level, ddof, …]) | 返回请求轴上平均值的无偏标准误差。 |
| DataFrame.skew([axis, skipna, level, …]) | 返回由 N - 1 归一化的请求轴上的无偏歪斜 |
| DataFrame.sum([axis, skipna, level, …]) | 返回请求轴的值之和 |
| DataFrame.std([axis, skipna, level, ddof, …]) | 返回要求轴上的样品标准偏差。 |
| DataFrame.var([axis, skipna, level, ddof, …]) | 返回请求轴上的无偏方差。 |
| DataFrame.nunique([axis, dropna]) | 返回在请求轴上有多个不同观察值的 Series。 |
| 重新设计 / 选择 / 标签操作 | |
| DataFrame.add_prefix(prefix) | 带字符串前缀的前缀标签。 |
| DataFrame.add_suffix(suffix) | 带有字符串后缀的后缀标签。 |
| DataFrame.align(other[, join, axis, level, …]) | 将轴上的两个对象与每个轴索引的指定连接方法对齐 |
| DataFrame.at_time(time[, asof]) | 选择一天中特定时间的值 (例如 |
| DataFrame.between_time(start_time, end_time) | 选择一天中特定时间之间的值 (例如，上午 9 : 00 - 9 : 30)。 |
| DataFrame.drop([labels, axis, index, …]) | 从行或列中删除指定的标签。 |
| DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) | 返回删除重复行的 DataFrame，可选地只考虑某些列 |
| DataFrame.duplicated([subset, keep]) | 返回表示重复行的布尔 Series，可选地仅考虑某些列 |
| DataFrame.equals(other) | 确定两个 NDFrame 对象是否包含相同的元素。 |
| DataFrame.filter([items, like, regex, axis]) | 根据指定索引中的标签子集 DataFrame 的行或列。 |
| DataFrame.first(offset) | 基于日期偏移对时间 Series 数据初始周期进行细分的便捷方法。 |
| DataFrame.head([n]) | 返回前 n 行。 |
| DataFrame.idxmax([axis, skipna]) | 返回请求轴上首次出现最大值的索引。 |
| DataFrame.idxmin([axis, skipna]) | 返回请求轴上第一次出现最小值的索引。 |
| DataFrame.last(offset) | 基于日期偏移对时间 Series 数据的最终周期进行细分的便捷方法。 |
| DataFrame.reindex([labels, index, columns, …]) | 用可选的填充逻辑使 DataFrame 符合新索引，将 NA / NaN 放置在前一个索引中没有值的位置。 |
| DataFrame.reindex_axis(labels[, axis, …]) | 使用可选的填充逻辑使输入对象符合新索引，将 NA / NaN 放在先前索引中没有值的位置。 |
| DataFrame.reindex_like(other[, method, …]) | 将具有匹配索引的对象返回给我自己。 |
| DataFrame.rename([mapper, index, columns, …]) | 更改轴标签。 |
| DataFrame.rename_axis(mapper[, axis, copy, …]) | 更改索引或列的名称。 |
| DataFrame.reset_index([level, drop, …]) | 对于具有多级索引的 DataFrame，在索引名称下的列中返回带有标记信息的新 DataFrame，默认为 “level 0”、“level 1” 等。 |
| DataFrame.sample([n, frac, replace, …]) | 从对象轴返回项目的随机样本。 |
| DataFrame.select(crit[, axis]) | (已弃用) 返回与轴标签匹配条件相对应的数据 |
| DataFrame.set_axis(labels[, axis, inplace]) | 为给定轴指定所需的索引。 |
| DataFrame.set_index(keys[, drop, append, …]) | 使用一个或多个现有列设置 DataFrame 索引 (行标签)。 |
| DataFrame.tail([n]) | 返回最后 n 行。 |
| DataFrame.take(indices[, axis, convert, is_copy]) | 沿轴返回给定位置索引中的元素。 |
| DataFrame.truncate([before, after, axis, copy]) | 在某个索引值前后截断 Series 或 DataFrame。 |
| 缺失数据处理 | |
| DataFrame.dropna([axis, how, thresh, …]) | 删除缺少的值。 |
| DataFrame.fillna([value, method, axis, …]) | 使用指定的方法填写 NA / NaN 值 |
| DataFrame.replace([to_replace, value, …]) | 将 to _ replace 中给定的值替换为值。 |
| DataFrame.interpolate([method, axis, limit, …]) | 根据不同的方法插值。 |
| 整形、分类、转移 | |
| DataFrame.pivot([index, columns, values]) | 返回按给定索引 / 列值组织的重新整形 DataFrame。 |
| DataFrame.pivot_table([values, index, …]) | 创建电子表格样式的透视表作为 DataFrame 架。 |
| DataFrame.reorder_levels(order[, axis]) | 使用输入顺序重新排列索引级别。 |
| DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …]) | 按任一轴的值排序 |
| DataFrame.sort_index([axis, level, …]) | 按标签 (沿轴) 排序对象 |
| DataFrame.nlargest(n, columns[, keep]) | 按列降序返回前 n 行。 |
| DataFrame.nsmallest(n, columns[, keep]) | 获取按列的 n 个最小值排序的 DataFrame 的行。 |
| DataFrame.swaplevel([i, j, axis]) | 交换特定轴上多索引中的级别 I 和 j |
| DataFrame.stack([level, dropna]) | 将指定级别从列堆叠到索引。 |
| DataFrame.unstack([level, fill_value]) | 枢转 (必须是分层的) 索引标签的级别，返回具有新级别的列标签的 DataFrame，该列标签的最内层由枢转的索引标签组成。 |
| DataFrame.swapaxes(axis1, axis2[, copy]) | 适当交换轴和交换值轴 |
| DataFrame.melt([id_vars, value_vars, …]) | “取消固定” 从宽格式到长格式的 DataFrame，可选地保留标识符变量集。 |
| DataFrame.squeeze([axis]) | 挤压长度 1 尺寸。 |
| DataFrame.to_panel() | (已弃用) 将长 (堆叠) 格式 (DataFrame) 转换为宽 ( 3D、Panel) 格式。 |
| DataFrame.to_xarray() | 从 Pandas 对象返回 xarray 对象。 |
| DataFrame.T | 转置索引和列。 |
| DataFrame.transpose(args, *kwargs) | 转置索引和列。 |
| 合并 / 加入 / 合并 | |
| DataFrame.append(other[, ignore_index, …]) | 将其他行追加到此帧的末尾，返回一个新对象。 |
| DataFrame.assign(**kwargs) | 将新列分配给 DataFrame，返回新对象 (副本)，新列添加到原始列中。 |
| DataFrame.join(other[, on, how, lsuffix, …]) | 将列与索引或键列上的其他 DataFrame 连接起来。 |
| DataFrame.merge(right[, how, on, left_on, …]) | 通过按列或索引执行数据库样式的联接操作来合并 DataFrame 对象。 |
| DataFrame.update(other[, join, overwrite, …]) | 使用来自另一个 DataFrame 的非 NA 值就地修改。 |
| 时间 Series 相关的 | |
| DataFrame.asfreq(freq[, method, how, …]) | 将时间 Series 转换为指定频率。 |
| DataFrame.asof(where[, subset]) | 取不带 NaN 的最后一行 (或者在 DataFrame 的情况下，不带 NaN 的最后一行仅考虑列的子集) |
| DataFrame.shift([periods, freq, axis]) | 按所需周期数移位索引，可选时间频率 |
| DataFrame.slice_shift([periods, axis]) | 相当于移位而不复制数据。 |
| DataFrame.tshift([periods, freq, axis]) | 移动时间索引，使用索引的频率 (如果可用)。 |
| DataFrame.first_valid_index() | 返回第一个非 NA /null 值的索引。 |
| DataFrame.last_valid_index() | 返回最后一个非 NA /null 值的索引。 |
| DataFrame.resample(rule[, how, axis, …]) | 时间 Series 频率转换和 Resampling 的便捷方法。 |
| DataFrame.to_period([freq, axis, copy]) | 将 DataFrame 从 DatetimeIndex 转换为所需频率的周期索引 (如果没有通过，则从索引推断) |
| DataFrame.to_timestamp([freq, how, axis, copy]) | 转换为时间段开始时时间戳的日期时间索引 |
| DataFrame.tz_convert(tz[, axis, level, copy]) | 将 tz 感知轴转换为目标时区。 |
| DataFrame.tz_localize(tz[, axis, level, …]) | 将 tz - naive 时间 Series 本地化为目标时区。 |
| 绘图 | |
| DataFrame. plot 是表单 DataFrame. plot 的特定绘图方法的可调用方法和命名空间属性。 | |
| DataFrame.plot([x, y, kind, ax, ….]) | DataFrame 绘图存取器和方法 |
| DataFrame.plot.area([x, y]) | 面积图 |
| DataFrame.plot.bar([x, y]) | 竖线图。 |
| DataFrame.plot.barh([x, y]) | 画一个横杠图。 |
| DataFrame.plot.box([by]) | 制作 DataFrame 列的方框图。 |
| DataFrame.plot.density([bw_method, ind]) | 使用高斯核生成核密度估计图。 |
| DataFrame.plot.hexbin(x, y[, C, …]) | 生成六边形宁滨图。 |
| DataFrame.plot.hist([by, bins]) | 绘制 DataFrame 列的直方图。 |
| DataFrame.plot.kde([bw_method, ind]) | 使用高斯核生成核密度估计图。 |
| DataFrame.plot.line([x, y]) | 将 DataFrame 列绘制为线。 |
| DataFrame.plot.pie([y]) | 生成饼图。 |
| DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c]) | 创建具有不同标记点大小和颜色的散点图。 |
| DataFrame.boxplot([column, by, ax, …]) | 从 DataFrame 列绘制方框图。 |
| DataFrame.hist([column, by, grid, …]) | 制作 DataFrame 的直方图。 |
| Series 化 / 输入输出 / 转换 | |
| DataFrame.from_csv(path[, header, sep, …]) | (已弃用) 读取 CSV 文件。 |
| DataFrame.from_dict(data[, orient, dtype, …]) | 从数组状或 dict 的 dict 构造 DataFrame。 |
| DataFrame.from_items(items[, columns, orient]) | (已弃用) 从元组列表中构建 DataFrame |
| DataFrame.from_records(data[, index, …]) | 将结构化或记录数组转换为 DataFrame |
| DataFrame.info([verbose, buf, max_cols, …]) | 打印 DataFrame 的简明摘要。 |
| DataFrame.to_parquet(fname[, engine, …]) | 将 DataFrame 写入二进制拼花格式。 |
| DataFrame.to_pickle(path[, compression, …]) | 将对象保存 (Series 化) 到文件中。 |
| DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …]) | 将 DataFrame 写入逗号分隔值 (CSV) 文件 |
| DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) | 使用 HDFStore 将包含的数据写入 HDF5 文件。 |
| DataFrame.to_sql(name, con[, schema, …]) | 将存储在 DataFrame 中的记录写入 SQL 数据库。 |
| DataFrame.to_dict([orient, into]) | 将 DataFrame 转换为词典。 |
| DataFrame.to_excel(excel_writer[, …]) | 将 DataFrame 写入 excel 工作表 |
| DataFrame.to_json([path_or_buf, orient, …]) | 将对象转换为 JSON 字符串。 |
| DataFrame.to_html([buf, columns, col_space, …]) | 将 DataFrame 渲染为 HTML 表。 |
| DataFrame.to_feather(fname) | 写出 DataFrame 的二进制羽化格式 |
| DataFrame.to_latex([buf, columns, …]) | 将对象呈现为表格环境表。 |
| DataFrame.to_stata(fname[, convert_dates, …]) | 导出 Stata 二进制 DTA 文件。 |
| DataFrame.to_msgpack([path_or_buf, encoding]) | msgpack (Series 化) 对象到输入文件路径 |
| DataFrame.to_gbq(destination_table, project_id) | 将 DataFrame 写入 Google BigQuery 表。 |
| DataFrame.to_records([index, convert_datetime64]) | 将 DataFrame 转换为 NumPy 记录数组。 |
| DataFrame.to_sparse([fill_value, kind]) | 转换为稀疏塔夫兰 |
| DataFrame.to_dense() | 返回 NDFrame 的密集表示 (相对于稀疏) |
| DataFrame.to_string([buf, columns, …]) | 将 DataFrame 呈现为控制台友好的表格输出。 |
| DataFrame.to_clipboard([excel, sep]) | 将对象复制到系统剪贴板。 |
| DataFrame.style | 属性返回 Styler 对象，该对象包含用于构建 DataFrame 架的样式化 HTML 表示的方法。 |
| 稀少的 | |
| SparseDataFrame.to_coo() | 将帧内容作为稀疏的 SciPy COO 矩阵返回。 |