Pandas API支持列表
DataFrame API
all
判断每一行，或每一列上的所有元素是否都为真。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
bool_only: bool类型。bool_only=True时，只包含元素为bool类型的列；否则包含所有的列。
skipna: bool类型。如果整行、整列的值都是NA，并且skina=True，那么结果为True；如果skipna=False，那么NA被视作True，因为NA是非零值。
返回值：
delta.pandas.Series
any
判断每一行，或每一列上是否有任意一个元素为真。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
bool_only: bool类型。bool_only=True时，只包含元素为bool类型的列；否则包含所有的列。
skipna: bool类型。如果整行、整列的值都是NA，并且skina=True，那么结果为False；如果skipna=False，那么NA被视作True，因为NA是非零值。
返回值：
delta.pandas.Series
count
计算每一行，或每一列上非NA元素的数量。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
delta.pandas.Series
sum
计算每一行，或每一列上的元素的和。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
min_count: int。所需的合法值的最小数量。如果数量不足min_count，结果会为NA。
返回值：
delta.pandas.Series
mean
计算每一行，或每一列上的元素的平均值。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
delta.pandas.Series
std
计算每一行，或每一列上的元素的标准差。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
ddof: int类型。自由度（Delta Degrees of Freedom）。计算时的除数是N-ddof，其中N是元素的数量。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
delta.pandas.Series
var
计算每一行，或每一列上的元素的方差。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
ddof: int类型。自由度（Delta Degrees of Freedom）。计算时的除数是N-ddof，其中N是元素的数量。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
delta.pandas.Series
sem
计算每一行，或每一列上的元素的标准误差(standard error of the mean, SEM)。
参数：
axis: 0或1。表示聚合的轴线，0为行，1为列。当axis=0时，返回一个index为当前DataFrame的Columns的Series；当axis=1时，返回一个index为当前DataFrame的index的Series。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
ddof: int类型。自由度（Delta Degrees of Freedom）。计算时的除数是N-ddof，其中N是元素的数量。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
delta.pandas.Series
add
将DataFrame与other逐元素相加。等同于dataFrame + other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是radd。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
sub
将DataFrame与other逐元素相减。等同于dataFrame - other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rsub。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
mul
将DataFrame与other逐元素相乘。等同于dataFrame * other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rmul。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
div
将DataFrame与other逐元素相除。等同于dataFrame / other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rdiv。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
truediv
将DataFrame与other逐元素相除。等同于dataFrame / other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rtruediv。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
floordiv
将DataFrame与other逐元素相除。等同于dataFrame // other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rfloordiv。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
mod
将DataFrame与other逐元素取余。等同于dataFrame % other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rmod。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
pow
计算DataFrame与other逐元素的幂。等同于dataFrame ** other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rpow。
参数：
other: DataFrame, Series, 值序列或单个值。
axis: 0或1。0为行，1为列。是否沿行或列对dataFrame与other之间的元素进行比较。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.DataFrame
Series API
all
判断所有元素是否都为真。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
bool_only: bool类型。bool_only=True时，只包含元素为bool类型的值；否则包含所有的值。
skipna: bool类型。如果整行、整列的值都是NA，并且skina=True，那么结果为True；如果skipna=False，那么NA被视作True，因为NA是非零值。
返回值：
单个值
any
判断是否有任意一个元素为真。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
bool_only: bool类型。bool_only=True时，只包含元素为bool类型的值；否则包含所有的值。
skipna: bool类型。如果整行、整列的值都是NA，并且skina=True，那么结果为True；如果skipna=False，那么NA被视作True，因为NA是非零值。
返回值：
单个值
count
计算非NA元素的数量。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
单个值
sum
计算所有元素的和。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
min_count: int。所需的合法值的最小数量。如果数量不足min_count，结果会为NA。
返回值：
单个值
mean
计算所有元素的平均值。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
单个值
std
计算所有元素的标准差。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
ddof: int类型。自由度（Delta Degrees of Freedom）。计算时的除数是N-ddof，其中N是元素的数量。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
单个值
var
计算所有元素的方差。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
ddof: int类型。自由度（Delta Degrees of Freedom）。计算时的除数是N-ddof，其中N是元素的数量。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
单个值
sem
计算所有元素的标准误差(standard error of the mean, SEM)。
参数：
axis: 0。与DataFrame的api兼容。
skipna: bool类型。skipna=True时，计算时排除NA值；否则包含NA值。
ddof: int类型。自由度（Delta Degrees of Freedom）。计算时的除数是N-ddof，其中N是元素的数量。
numeric_only: bool类型。numeric_only=True时，只统计float，int，bool类型的值。
返回值：
delta.pandas.Series
add
将Series与other逐元素相加。等同于Series + other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是radd。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
sub
将Series与other逐元素相减。等同于Series - other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rsub。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
mul
将Series与other逐元素相乘。等同于Series * other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rmul。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
div
将Series与other逐元素相除。等同于Series / other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rdiv。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
truediv
将Series与other逐元素相除。等同于Series / other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rtruediv。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
floordiv
将Series与other逐元素相除。等同于Series // other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rfloordiv。
参数：
other: Series, Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
mod
将Series与other逐元素取余。等同于Series % other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rmod。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
pow
计算Series与other逐元素的幂。等同于Series ** other，但是支持fill_value参数来填充输入中的NA值。交换操作顺序的版本是rpow。
参数：
other: Series, 值序列或单个值。
fill_value: float或None。在计算前，填充缺失的值（NA值），以及数据对齐时需要填充的新元素。如果两个输入在同一位置的值都是缺失的，那么结果在该位置上也是缺失的。
返回值：
delta.pandas.Series
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