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SeraDFrame

SeraDFrame is a columnar, Rust-native dataframe — Vec<f64> / Vec<String> / Vec<bool> per column, no per-cell object boxing — covering the common pandas surface: relational joins, group-by/aggregate, sorting, filtering, dedup, describe/corr, and a builder pattern, plus native, lossless conversion to and from pandas.DataFrame so it drops into an existing pandas pipeline anywhere.

import seraplot as sp

df = sp.SeraDFrame.from_csv("events.csv")
by_region = df.groupby("region").agg({"cost": "sum", "latency_ms": "mean"})
top5 = by_region.sort_values("cost", ascending=False).head(5)

Every table below is generated at page load straight from the #[sera_doc(...)] attributes on each method in v2/src/data/dframe/ — not hand-maintained, so it cannot drift from what is actually implemented. SeraDFrame methods do not currently carry aliases the way chart functions do — one canonical name per method, matching the underlying pandas-shaped surface directly.

Construction & Interop

Reading & Attributes

Filtering & Masking

Shaping & Transform

Relational & Combine

GroupBy

Rolling & Expanding

Datetime

Stats & Reductions

String Methods

Sera Secure — encrypted DataFrames (commercial)

SecureDFrame is an AES-256-GCM encrypted counterpart to SeraDFrame — columns stay ciphertext at rest, decrypted only transiently for a single read or chart render. It’s a paid add-on, not part of the free/open-source surface documented above: full description and method reference are on the Sera Pulse pricing page, alongside the rest of SeraPlot’s paid catalog.

SeraDFrame est un dataframe colonnaire, natif Rust — Vec<f64> / Vec<String> / Vec<bool> par colonne, sans boxing objet par cellule — couvrant la surface pandas courante : jointures relationnelles, group-by/agrégation, tri, filtrage, dédoublonnage, describe/corr, un patron builder, plus une conversion native et sans perte vers et depuis pandas.DataFrame, pour s’insérer n’importe où dans un pipeline pandas existant.

import seraplot as sp

df = sp.SeraDFrame.from_csv("events.csv")
by_region = df.groupby("region").agg({"cost": "sum", "latency_ms": "mean"})
top5 = by_region.sort_values("cost", ascending=False).head(5)

Chaque tableau ci-dessous est généré au chargement de la page directement depuis les attributs #[sera_doc(...)] de chaque méthode dans v2/src/data/dframe/ — pas maintenu à la main, donc impossible de dériver de ce qui est réellement implémenté. Les méthodes SeraDFrame n’ont actuellement pas d’alias comme les fonctions de graphique — un seul nom canonique par méthode, reflétant directement la surface pandas sous-jacente.

Construction & Interopérabilité

Lecture & attributs

Filtrage & masques

Mise en forme & transformation

Relationnel & combinaison

GroupBy

Fenêtres glissantes

Dates & heures

Stats & réductions

Méthodes de chaînes

Sera Secure — DataFrames chiffrés (commercial)

SecureDFrame est un équivalent chiffré en AES-256-GCM de SeraDFrame — les colonnes restent en texte chiffré au repos, déchiffrées seulement de façon transitoire pour une lecture ou un rendu de chart ponctuel. C’est un module payant, distinct de la surface gratuite/open-source documentée ci-dessus : description complète et référence des méthodes sur la page de tarification Sera Pulse, avec le reste du catalogue payant de SeraPlot.