abs()
返回包含每个元素的绝对数值的 Series/DataFrame。
add（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的加法（二元运算符add）。
add_prefix(前缀[,轴])
带有字符串prefix 的前缀标签。
add_suffix(后缀[,轴])
后缀标签带有字符串后缀。
agg([函数，轴])
使用指定轴上的一项或多项操作进行聚合。
aggregate([函数，轴])
使用指定轴上的一项或多项操作进行聚合。
align（其他[、连接、轴、级别、复制、...]）
使用指定的连接方法将两个对象在其轴上对齐。
all（[轴，bool_only，skipna]）
返回是否所有元素都为 True（可能在轴上）。
any（*[，轴，bool_only，skipna]）
返回任何元素是否为 True，可能在轴上。
apply(func[, axis, raw, result_type, args, ...])
沿 DataFrame 的轴应用函数。
applymap(func[, na_action])
（已弃用）将函数按元素应用于 Dataframe。
asfreq(频率[、方法、如何、标准化、...])
将时间序列转换为指定频率。
asof（其中[，子集]）
返回最后一行，其中where之前没有任何 NaN 。
assign（**夸格斯）
将新列分配给 DataFrame。
astype(dtype[, 复制, 错误])
将 pandas 对象转换为指定的 dtype dtype。
at_time（时间[，asof，轴]）
选择一天中特定时间的值（例如上午 9:30）。
backfill(*[、轴、就地、限制、向下])
（已弃用）通过使用下一个有效观察来填充 NA/NaN 值来填补空白。
between_time（开始时间，结束时间[，...]）
选择一天中特定时间之间的值（例如上午 9:00-9:30）。
bfill(*[、轴、就地、限制、限制区域、...])
通过使用下一个有效观察来填补空白来填充 NA/NaN 值。
bool()
（已弃用）返回单个元素 Series 或 DataFrame 的 bool。
boxplot（[列、按、斧头、字体大小、旋转、...]）
根据 DataFrame 列绘制箱线图。
clip([下、上、轴、就地])
在输入阈值处修剪值。
combine（其他，func[，填充值，覆盖]）
与另一个 DataFrame 执行按列组合。
combine_first（其他）
使用other中相同位置的值更新 null 元素。
compare（其他[，align_axis，keep_shape，...]）
与另一个 DataFrame 进行比较并显示差异。
convert_dtypes([推断对象，...])
使用 dtypes 支持将列转换为最佳可能的 dtypes pd.NA。
copy（[深的]）
复制该对象的索引和数据。
corr（[方法，最小周期，仅限数字]）
计算列的成对相关性，不包括 NA/null 值。
corrwith（其他[，轴，下降，方法，...]）
计算成对相关性。
count（[轴，仅数字]）
计算每列或行的非 NA 单元格数量。
cov([min_periods, ddof, numeric_only])
计算列的成对协方差，不包括 NA/null 值。
cummax（[轴，跳过]）
返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积最大值。
cummin（[轴，跳过]）
返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积最小值。
cumprod（[轴，跳过]）
返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积乘积。
cumsum（[轴，跳过]）
返回 DataFrame 或 Series 轴上的累积和。
describe（[百分位数、包括、排除]）
生成描述性统计数据。
diff([周期、轴])
元素的第一个离散差分。
div（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的浮动除法（二元运算符truediv）。
divide（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的浮动除法（二元运算符truediv）。
dot（其他）
计算 DataFrame 和其他 DataFrame 之间的矩阵乘法。
drop（[标签、轴、索引、列、级别...]）
从行或列中删除指定的标签。
drop_duplicates([子集、保留、就地、...])
返回删除了重复行的 DataFrame。
droplevel（水平[，轴]）
返回系列/数据帧，并删除请求的索引/列级别。
dropna(*[、轴、如何、脱粒、子集、...])
删除缺失值。
duplicated([子集，保留])
返回表示重复行的布尔系列。
eq(其他[,轴,水平])
获取数据帧和其他元素的等于（二元运算符eq）。
equals（其他）
测试两个对象是否包含相同的元素。
eval(expr, *[, 就地])
评估描述 DataFrame 列操作的字符串。
ewm（[com、span、半衰期、alpha、...]）
提供指数加权 (EW) 计算。
expanding([min_periods, 轴, 方法])
提供扩展窗口计算。
explode（列[，忽略索引]）
将类似列表的每个元素转换为一行，复制索引值。
ffill(*[、轴、就地、限制、限制区域、...])
通过将最后一个有效观测值传播到下一个有效观测值来填充 NA/NaN 值。
fillna([值、方法、轴、就地、...])
使用指定的方法填充 NA/NaN 值。
filter([项目，如，正则表达式，轴])
根据指定的索引标签对数据帧行或列进行子集化。
first（抵消）
（已弃用）根据日期偏移选择时间序列数据的初始周期。
first_valid_index()
返回第一个非 NA 值的索引，如果未找到非 NA 值，则返回 None。
floordiv（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的整数除法（二元运算符Floordiv）。
from_dict（数据[，方向，数据类型，列]）
从类似数组的字典或字典构造 DataFrame。
from_records（数据[、索引、排除、...]）
将结构化或记录 ndarray 转换为 DataFrame。
ge(其他[,轴,水平])
获取大于或等于数据帧和其他元素（二元运算符ge）。
get（键[，默认]）
从给定键的对象中获取项目（例如：DataFrame 列）。
groupby([按、轴、级别、as_index、排序、...])
使用映射器或一系列列对 DataFrame 进行分组。
gt(其他[,轴,水平])
获取大于数据帧和其他元素的数据（二元运算符gt）。
head([n])
返回前n行。
hist（[列、按、网格、xlabelsize、xrot、...]）
制作 DataFrame 列的直方图。
idxmax（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上第一次出现最大值的索引。
idxmin（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上第一次出现最小值的索引。
infer_objects（[复制]）
尝试为对象列推断更好的数据类型。
info（[详细、buf、max_cols、内存使用情况、...]）
打印 DataFrame 的简洁摘要。
insert（loc，列，值[，允许重复项]）
将列插入 DataFrame 中的指定位置。
interpolate([方法、轴、限制、就地、...])
使用插值方法填充 NaN 值。
isetitem（位置，值）
在位置为loc 的列中设置给定值。
isin（数值）
DataFrame 中的每个元素是否包含在值中。
isna()
检测缺失值。
isnull()
DataFrame.isnull 是 DataFrame.isna 的别名。
items()
迭代（列名称，系列）对。
iterrows()
将 DataFrame 行作为（索引，系列）对进行迭代。
itertuples([索引、名称])
将 DataFrame 行作为命名元组进行迭代。
join（其他[，关于，如何，lsuffix，rsuffix，...]）
连接另一个 DataFrame 的列。
keys()
获取“信息轴”（有关更多信息，请参阅索引）。
kurt（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的无偏峰度。
kurtosis（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的无偏峰度。
last（抵消）
（已弃用）根据日期偏移选择时间序列数据的最终周期。
last_valid_index()
返回最后一个非 NA 值的索引，如果未找到非 NA 值，则返回 None。
le(其他[,轴,水平])
获取小于或等于数据帧和其他元素（二元运算符le）。
lt(其他[,轴,水平])
获取小于数据帧和其他元素的数据（二元运算符lt）。
map(func[, na_action])
按元素将函数应用于数据框。
mask(cond[,其他,就地,轴,水平])
替换条件为 True 的值。
max（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的最大值。
mean（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的值的平均值。
median（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的值的中位数。
melt([id_vars, value_vars, var_name, ...])
将 DataFrame 从宽格式逆透视为长格式，可以选择保留标识符集。
memory_usage（[索引，深度]）
返回每列的内存使用情况（以字节为单位）。
merge（右[，如何，上，左_上，右_上，...]）
使用数据库样式连接合并 DataFrame 或命名 Series 对象。
min（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的最小值。
mod（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的模（二元运算符mod）。
mode（[轴，仅限数字，dropna]）
获取沿选定轴的每个元素的模式。
mul（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的乘法（二元运算符mul）。
multiply（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的乘法（二元运算符mul）。
ne(其他[,轴,水平])
获取数据帧和其他元素的不等于（二元运算符ne）。
nlargest（n，列[，保留]）
返回按列降序排列的前n行。
notna()
检测现有（非缺失）值。
notnull()
DataFrame.notnull 是 DataFrame.notna 的别名。
nsmallest（n，列[，保留]）
返回按列升序排列的前n行。
nunique([轴, dropna])
计算指定轴中不同元素的数量。
pad(*[、轴、就地、限制、向下])
（已弃用）通过将最后一个有效观测值传播到下一个有效观测值来填充 NA/NaN 值。
pct_change([周期、填充方法、限制、频率])
当前元素与先前元素之间的分数变化。
pipe(func, *args, **kwargs)
应用需要 Series 或 DataFrame 的可链接函数。
pivot(*, 列[, 索引, 值])
返回按给定索引/列值组织的重塑的 DataFrame。
pivot_table([值、索引、列...])
创建电子表格样式的数据透视表作为 DataFrame。
pop（物品）
返回物品并从框架中掉落。
pow（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的指数幂（二元运算符pow）。
prod([轴、skipna、numeric_only、min_count])
返回请求轴上的值的乘积。
product([轴、skipna、numeric_only、min_count])
返回请求轴上的值的乘积。
quantile([q, 轴, numeric_only, ...])
返回请求轴上给定分位数的值。
query(expr, *[, 就地])
使用布尔表达式查询 DataFrame 的列。
radd（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的加法（二元运算符radd）。
rank([轴、方法、仅限数字、...])
计算沿轴的数值数据排名（1 到 n）。
rdiv（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的浮动除法（二元运算符rtruediv）。
reindex([标签、索引、列、轴...])
使用可选的填充逻辑使 DataFrame 符合新索引。
reindex_like(其他[、方法、复制、限制、...])
返回一个与其他对象具有匹配索引的对象。
rename([映射器、索引、列、轴、副本、...])
重命名列或索引标签。
rename_axis([映射器、索引、列、轴、...])
设置索引或列的轴名称。
reorder_levels（顺序[，轴]）
使用输入顺序重新排列索引级别。
replace([要替换、值、就地、限制、...])
将to_replace中给出的值替换为value。
resample（规则[，轴，闭合，标签，...]）
对时间序列数据重新采样。
reset_index([水平、下降、就地、...])
重置索引或其级别。
rfloordiv（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的整数除法（二元运算符rfloordiv）。
rmod（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的模（二元运算符rmod）。
rmul（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的乘法（二元运算符rmul）。
rolling（窗口[，最小周期，中心，...]）
提供滚动窗口计算。
round（[小数点]）
将 DataFrame 舍入为可变的小数位数。
rpow（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的指数幂（二元运算符rpow）。
rsub（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的减法（二元运算符rsub）。
rtruediv（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的浮动除法（二元运算符rtruediv）。
sample([n, frac, 替换, 权重, ...])
从对象轴返回项目的随机样本。
select_dtypes([包括、排除])
根据列 dtypes 返回 DataFrame 列的子集。
sem([轴、skipna、ddof、numeric_only])
返回请求轴上平均值的无偏标准误差。
set_axis（标签，*[，轴，副本]）
将所需索引分配给给定轴。
set_flags(*[，复制，允许重复标签])
返回带有更新标志的新对象。
set_index（键、*[、删除、追加、就地、...]）
使用现有列设置 DataFrame 索引。
shift([周期、频率、轴、填充值、后缀])
使用可选的时间频率将索引移动所需的周期数。
skew（[轴，skipna，仅限数字]）
返回请求轴上的无偏斜。
sort_index(*[、轴、级别、升序、...])
按标签对对象进行排序（沿轴）。
sort_values（按、*[、轴、升序、...]）
按沿任一轴的值排序。
squeeze（[轴]）
将一维轴对象压缩为标量。
stack([级别、dropna、排序、future_stack])
将指定级别从列堆叠到索引。
std([轴、skipna、ddof、numeric_only])
返回请求轴上的样本标准差。
sub（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的减法（二元运算符sub）。
subtract（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的减法（二元运算符sub）。
sum([轴、skipna、numeric_only、min_count])
返回请求轴上的值的总和。
swapaxes(轴1，轴2[，复制])
（已弃用）适当地互换轴和交换值轴。
swaplevel([i,j,轴])
交换 a 中的 i 和 j 级MultiIndex。
tail([n])
返回最后n行。
take（索引[，轴]）
返回沿轴给定位置索引中的元素。
to_clipboard(*[, excel, 九月])
将对象复制到系统剪贴板。
to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, ...])
将对象写入逗号分隔值 (csv) 文件。
to_dict([定向、进入、索引])
将 DataFrame 转换为字典。
to_excel(excel_writer, *[, 工作表名称, ...])
将对象写入 Excel 工作表。
to_feather（路径，**kwargs）
将 DataFrame 写入二进制 Feather 格式。
to_gbq（目的地表、*[、项目 ID、...]）
（已弃用）将 DataFrame 写入 Google BigQuery 表。
to_hdf(path_or_buf, *, key[, 模式, ...])
使用 HDFStore 将包含的数据写入 HDF5 文件。
to_html([buf、列、col_space、标题、...])
将 DataFrame 渲染为 HTML 表。
to_json([path_or_buf, orient, date_format, ...])
将对象转换为 JSON 字符串。
to_latex([buf、列、标题、索引、...])
将对象渲染为 LaTeX 表格、长表或嵌套表。
to_markdown（[buf、模式、索引、存储选项]）
以 Markdown 友好的格式打印 DataFrame。
to_numpy([dtype, 副本, na_value])
将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。
to_orc([路径、引擎、索引、engine_kwargs])
将 DataFrame 写入 ORC 格式。
to_parquet([路径、引擎、压缩、...])
将 DataFrame 写入二进制 parquet 格式。
to_period([频率、轴、副本])
将 DataFrame 从 DatetimeIndex 转换为 periodIndex。
to_pickle（路径、*[、压缩、协议、...]）
将对象腌制（序列化）到文件。
to_records（[索引，column_dtypes，index_dtypes]）
将 DataFrame 转换为 NumPy 记录数组。
to_sql（名称、con、*[、模式、if_exists、...]）
将存储在 DataFrame 中的记录写入 SQL 数据库。
to_stata（路径，*[，转换日期，...]）
将 DataFrame 对象导出为 Stata dta 格式。
to_string([buf、列、col_space、标题、...])
将 DataFrame 渲染为控制台友好的表格输出。
to_timestamp([频率、方式、轴、复制])
在周期开始时转换为时间戳的 DatetimeIndex 。
to_xarray()
从 pandas 对象返回一个 xarray 对象。
to_xml([路径或缓冲区、索引、根名称、...])
将 DataFrame 呈现为 XML 文档。
transform(函数[,轴])
调用funcself 生成一个与 self 具有相同轴形状的 DataFrame。
transpose（*参数[，复制]）
转置索引和列。
truediv（其他[，轴，级别，填充值]）
获取数据帧和其他元素的浮动除法（二元运算符truediv）。
truncate([之前、之后、轴、复制])
在某个索引值之前和之后截断 Series 或 DataFrame。
tz_convert(tz[, 轴, 水平, 复制])
将 tz 感知轴转换为目标时区。
tz_localize(tz[, 轴, 水平, 复制, ...])
将 Series 或 DataFrame 的 tz-naive 索引本地化到目标时区。
unstack([级别、填充值、排序])
透视索引标签的一个级别（必须是分层的）。
update（其他[、加入、覆盖、...]）
使用另一个 DataFrame 中的非 NA 值进行适当修改。
value_counts([子集、标准化、排序、...])
返回一个包含数据框中每个不同行的频率的系列。
var([轴、skipna、ddof、numeric_only])
返回请求轴上的无偏方差。
where(cond[,其他,就地,轴,水平])
替换条件为 False 的值。
xs（键[，轴，级别，drop_level]）
从系列/数据帧返回横截面。