値にアクセスマトリックスの存在下でのデータフレームの値は、行インデックスまたは列インデックスを持参する必要があります。
1、データフレームの単純なアクセサメソッド
import pandas as pd
def createDataFrame():
d = {
'a':[1,2,3,4,5],
'b':[6,2,3,6,0],
'c':[4,2,3,6,7],
'd':[5,3,2,4,5],
'e':[6,7,4,5,8]
}
df = pd.DataFrame(d)
#打印出dataFrame
print(df)
if __name__ == '__main__':
createDataFrame()
（1）データ出力の最初の3行
print(df.head(3))
印刷結果：
a b c d e
0 1 6 4 5 6
1 2 2 2 3 7
2 3 3 3 2 4
（2）線2の出力データの後：
print(df.tail(2))
印刷結果：
a b c d e
3 4 6 6 4 5
4 5 0 7 5 8
（3）第3のデータ出力ライン：
#loc通过标签来选择数据
print(df.loc[2])#这里的2表示行索引
#iloc通过位置来选择数据
print(df.iloc[2])#这里的2表示行位置
#打印结果
a 3
b 3
c 3
d 2
e 4
（4）第2の列データを出力します
print(df['b'])
#打印输出
0 6
1 2
2 3
3 6
4 0
#从dataFrame里取出的行或列的类型为Series，其可以看做为一个字典，对Series取值：
x = df.iloc[2]
print(x[2])
#打印输出
3
#可以自荐将Series转换为一个list
x = list(df.iloc[2])
（5）表示名列
print(df.index)
プリントアウト：
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
（6）表示の列名
print(df.columns)
プリントアウト：
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
（6）すべてのデータ値を表示します
print(df.values)
プリントアウト：
[[1 6 4 5 6]
[2 2 2 3 7]
[3 3 3 2 4]
[4 6 6 4 5]
[5 0 7 5 8]]
（7）ランクの数を確認してください
print(df.iloc[:,0].size) #行数
print(df.columns.size) #列数
プリントアウト：
5
5
2、複合データフレーム値（データデータフレームフィルタ）の動作
データフレームの例を作成します。
import numpy as np
import pandas as pd
def GroupbyDemo():
df = pd.DataFrame({'key1': [1, 2, 1, 2, 1],
'key2': [10, 20, 30, 40, 50],
'data1': np.random.randn(5),
'data2': np.random.randn(5)})
print(df)
if __name__ == '__main__':
GroupbyDemo()
印刷結果：
key1 key2 data1 data2
0 1 10 0.510140 -0.272037
1 2 20 1.303937 -0.296393
2 1 30 0.984371 0.005988
3 2 40 -1.257891 -1.089489
4 1 50 0.129426 -1.011806
（1）データの列の価値を選択するよりも大きいです。
print(df[df.key1>1])
印刷結果：
key1 key2 data1 data2
1 2 20 1.006815 -1.191766
3 2 40 0.392499 -0.906492
（2）第二の行の最初の列を選択する1より大きく、データが30よりも大きいです
print(df[(df.key1>1) & (df.key2>30)])
印刷結果：
key1 key2 data1 data2
3 2 40 0.681879 0.206709
（3）データの第2列の最初の列を選択する1より大きいかまたは30よりも大きいです
print(df[(df.key1>1) | (df.key2>30)])
印刷結果：
key1 key2 data1 data2
1 2 20 -2.454197 1.091813
3 2 40 0.481552 0.763660
4 1 50 1.639578 0.740787
図3に示すように、関数データフレームの動作
（1）転置
print(df.T)
出力：
0 1 2 3 4
a 1 2 3 4 5
b 6 2 3 6 0
c 4 2 3 6 7
d 5 3 2 4 5
e 6 7 4 5 8