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
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.