GroupBy#

The following table lists both implemented and not implemented methods. If you have need of an operation that is listed as not implemented, feel free to open an issue on the GitHub repository, or give a thumbs up to already created issues. Contributions are also welcome!

The following table is structured as follows: The first column contains the method name. The second column contains link to a description of corresponding pandas method. The third column is a flag for whether or not there is an implementation in Xorbits for the method in the left column. Y stands for yes, N stands for no, P standsfor partial (meaning some parameters may not be supported yet), and D stands for default to pandas.

GroupBy objects are returned by groupby calls: xorbits.pandas.DataFrame.groupby(), xorbits.pandas.Series.groupby(), etc.

Indexing, iteration#

`xorbits.pandas.groupby`	`pandas.core.groupby`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`DataFrameGroupBy.__iter__`	DataFrameGroupBy.__iter__	Y
`SeriesGroupBy.__iter__`	SeriesGroupBy.__iter__	Y
`DataFrameGroupBy.groups`	DataFrameGroupBy.groups	Y
`SeriesGroupBy.groups`	SeriesGroupBy.groups	Y
`DataFrameGroupBy.indices`	DataFrameGroupBy.indices	Y
`SeriesGroupBy.indices`	SeriesGroupBy.indices	Y
`DataFrameGroupBy.get_group`	DataFrameGroupBy.get_group	Y
`SeriesGroupBy.get_group`	SeriesGroupBy.get_group	Y

`xorbits.pandas`	`pandas`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`Grouper`	Grouper	Y

Function application helper#

`xorbits.pandas`	`pandas`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`NamedAgg`	NamedAgg	Y

Function application#

`xorbits.pandas.groupby`	`pandas.core.groupby`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`SeriesGroupBy.apply`	SeriesGroupBy.apply	Y
`DataFrameGroupBy.apply`	DataFrameGroupBy.apply	Y
`SeriesGroupBy.agg`	SeriesGroupBy.agg	Y
`DataFrameGroupBy.agg`	DataFrameGroupBy.agg	Y
`SeriesGroupBy.aggregate`	SeriesGroupBy.aggregate	Y
`DataFrameGroupBy.aggregate`	DataFrameGroupBy.aggregate	Y
`SeriesGroupBy.transform`	SeriesGroupBy.transform	Y
`DataFrameGroupBy.transform`	DataFrameGroupBy.transform	Y
`SeriesGroupBy.pipe`	SeriesGroupBy.pipe	Y
`DataFrameGroupBy.pipe`	DataFrameGroupBy.pipe	Y
`DataFrameGroupBy.filter`	DataFrameGroupBy.filter	Y
`SeriesGroupBy.filter`	SeriesGroupBy.filter	Y

`DataFrameGroupBy` computations / descriptive stats#

`xorbits.pandas.groupby`	`pandas.core.groupby`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`DataFrameGroupBy.all`	DataFrameGroupBy.all	Y
`DataFrameGroupBy.any`	DataFrameGroupBy.any	Y
`DataFrameGroupBy.backfill`	DataFrameGroupBy.backfill	Y
`DataFrameGroupBy.bfill`	DataFrameGroupBy.bfill	Y
`DataFrameGroupBy.corr`	DataFrameGroupBy.corr	Y
`DataFrameGroupBy.corrwith`	DataFrameGroupBy.corrwith	Y
`DataFrameGroupBy.count`	DataFrameGroupBy.count	Y
`DataFrameGroupBy.cov`	DataFrameGroupBy.cov	Y
`DataFrameGroupBy.cumcount`	DataFrameGroupBy.cumcount	Y
`DataFrameGroupBy.cummax`	DataFrameGroupBy.cummax	Y
`DataFrameGroupBy.cummin`	DataFrameGroupBy.cummin	Y
`DataFrameGroupBy.cumprod`	DataFrameGroupBy.cumprod	Y
`DataFrameGroupBy.cumsum`	DataFrameGroupBy.cumsum	Y
`DataFrameGroupBy.describe`	DataFrameGroupBy.describe	Y
`DataFrameGroupBy.diff`	DataFrameGroupBy.diff	Y
`DataFrameGroupBy.ffill`	DataFrameGroupBy.ffill	Y
`DataFrameGroupBy.fillna`	DataFrameGroupBy.fillna	Y
`DataFrameGroupBy.first`	DataFrameGroupBy.first	Y
`DataFrameGroupBy.head`	DataFrameGroupBy.head	Y
`DataFrameGroupBy.idxmax`	DataFrameGroupBy.idxmax	Y
`DataFrameGroupBy.idxmin`	DataFrameGroupBy.idxmin	Y
`DataFrameGroupBy.last`	DataFrameGroupBy.last	Y
`DataFrameGroupBy.mad`	DataFrameGroupBy.mad	Y
`DataFrameGroupBy.max`	DataFrameGroupBy.max	Y
`DataFrameGroupBy.mean`	DataFrameGroupBy.mean	Y
`DataFrameGroupBy.median`	DataFrameGroupBy.median	Y
`DataFrameGroupBy.min`	DataFrameGroupBy.min	Y
`DataFrameGroupBy.ngroup`	DataFrameGroupBy.ngroup	Y
`DataFrameGroupBy.nth`	DataFrameGroupBy.nth	Y
`DataFrameGroupBy.nunique`	DataFrameGroupBy.nunique	Y
`DataFrameGroupBy.ohlc`	DataFrameGroupBy.ohlc	Y
`DataFrameGroupBy.pad`	DataFrameGroupBy.pad	Y
`DataFrameGroupBy.pct_change`	DataFrameGroupBy.pct_change	Y
`DataFrameGroupBy.prod`	DataFrameGroupBy.prod	Y
`DataFrameGroupBy.quantile`	DataFrameGroupBy.quantile	Y
`DataFrameGroupBy.rank`	DataFrameGroupBy.rank	Y
`DataFrameGroupBy.resample`	DataFrameGroupBy.resample	Y
`DataFrameGroupBy.sample`	DataFrameGroupBy.sample	Y
`DataFrameGroupBy.sem`	DataFrameGroupBy.sem	Y
`DataFrameGroupBy.shift`	DataFrameGroupBy.shift	Y
`DataFrameGroupBy.size`	DataFrameGroupBy.size	Y
`DataFrameGroupBy.skew`	DataFrameGroupBy.skew	Y
`DataFrameGroupBy.std`	DataFrameGroupBy.std	Y
`DataFrameGroupBy.sum`	DataFrameGroupBy.sum	Y
`DataFrameGroupBy.var`	DataFrameGroupBy.var	Y
`DataFrameGroupBy.tail`	DataFrameGroupBy.tail	Y
`DataFrameGroupBy.take`	DataFrameGroupBy.take	Y
`DataFrameGroupBy.tshift`	DataFrameGroupBy.tshift	Y
`DataFrameGroupBy.value_counts`	DataFrameGroupBy.value_counts	Y

`SeriesGroupBy` computations / descriptive stats#

`xorbits.pandas.groupby`	`pandas.core.groupby`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`SeriesGroupBy.all`	SeriesGroupBy.all	Y
`SeriesGroupBy.any`	SeriesGroupBy.any	Y
`SeriesGroupBy.backfill`	SeriesGroupBy.backfill	Y
`SeriesGroupBy.bfill`	SeriesGroupBy.bfill	Y
`SeriesGroupBy.corr`	SeriesGroupBy.corr	Y
`SeriesGroupBy.count`	SeriesGroupBy.count	Y
`SeriesGroupBy.cov`	SeriesGroupBy.cov	Y
`SeriesGroupBy.cumcount`	SeriesGroupBy.cumcount	Y
`SeriesGroupBy.cummax`	SeriesGroupBy.cummax	Y
`SeriesGroupBy.cummin`	SeriesGroupBy.cummin	Y
`SeriesGroupBy.cumprod`	SeriesGroupBy.cumprod	Y
`SeriesGroupBy.cumsum`	SeriesGroupBy.cumsum	Y
`SeriesGroupBy.describe`	SeriesGroupBy.describe	Y
`SeriesGroupBy.diff`	SeriesGroupBy.diff	Y
`SeriesGroupBy.ffill`	SeriesGroupBy.ffill	Y
`SeriesGroupBy.fillna`	SeriesGroupBy.fillna	Y
`SeriesGroupBy.first`	SeriesGroupBy.first	Y
`SeriesGroupBy.head`	SeriesGroupBy.head	Y
`SeriesGroupBy.last`	SeriesGroupBy.last	Y
`SeriesGroupBy.idxmax`	SeriesGroupBy.idxmax	Y
`SeriesGroupBy.idxmin`	SeriesGroupBy.idxmin	Y
`SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing`	SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing	Y
`SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing`	SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing	Y
`SeriesGroupBy.mad`	SeriesGroupBy.mad	Y
`SeriesGroupBy.max`	SeriesGroupBy.max	Y
`SeriesGroupBy.mean`	SeriesGroupBy.mean	Y
`SeriesGroupBy.median`	SeriesGroupBy.median	Y
`SeriesGroupBy.min`	SeriesGroupBy.min	Y
`SeriesGroupBy.ngroup`	SeriesGroupBy.ngroup	Y
`SeriesGroupBy.nlargest`	SeriesGroupBy.nlargest	Y
`SeriesGroupBy.nsmallest`	SeriesGroupBy.nsmallest	Y
`SeriesGroupBy.nth`	SeriesGroupBy.nth	Y
`SeriesGroupBy.nunique`	SeriesGroupBy.nunique	Y
`SeriesGroupBy.unique`	SeriesGroupBy.unique	Y
`SeriesGroupBy.ohlc`	SeriesGroupBy.ohlc	Y
`SeriesGroupBy.pad`	SeriesGroupBy.pad	Y
`SeriesGroupBy.pct_change`	SeriesGroupBy.pct_change	Y
`SeriesGroupBy.prod`	SeriesGroupBy.prod	Y
`SeriesGroupBy.quantile`	SeriesGroupBy.quantile	Y
`SeriesGroupBy.rank`	SeriesGroupBy.rank	Y
`SeriesGroupBy.resample`	SeriesGroupBy.resample	Y
`SeriesGroupBy.sample`	SeriesGroupBy.sample	Y
`SeriesGroupBy.sem`	SeriesGroupBy.sem	Y
`SeriesGroupBy.shift`	SeriesGroupBy.shift	Y
`SeriesGroupBy.size`	SeriesGroupBy.size	Y
`SeriesGroupBy.skew`	SeriesGroupBy.skew	Y
`SeriesGroupBy.std`	SeriesGroupBy.std	Y
`SeriesGroupBy.sum`	SeriesGroupBy.sum	Y
`SeriesGroupBy.var`	SeriesGroupBy.var	Y
`SeriesGroupBy.tail`	SeriesGroupBy.tail	Y
`SeriesGroupBy.take`	SeriesGroupBy.take	Y
`SeriesGroupBy.tshift`	SeriesGroupBy.tshift	Y
`SeriesGroupBy.value_counts`	SeriesGroupBy.value_counts	Y

Plotting and visualization#

`xorbits.pandas.groupby`	`pandas.core.groupby`	Implemented? (Y/N/P/D)	Notes for Current implementation
`DataFrameGroupBy.boxplot`	DataFrameGroupBy.boxplot	Y
`DataFrameGroupBy.hist`	DataFrameGroupBy.hist	Y
`SeriesGroupBy.hist`	SeriesGroupBy.hist	Y
`DataFrameGroupBy.plot`	DataFrameGroupBy.plot	Y
`SeriesGroupBy.plot`	SeriesGroupBy.plot	Y