データフレーム
列の順序集合を含むのテーブル型パンダのデータフレームのデータ構造は、各列が異なる値型（数値、文字列、ブール値、等）、行インデックスは列インデックスを有するデータフレームであってもよい、とすることができますシリーズで構成辞書として見られます。
シリーズ
これは、データのセット（numpyの様々なデータタイプ）とタグ（すなわち、インデックス）のコンポーネントに関連するデータのセットによって、一次元アレイと同様の目的です。データの唯一の簡単なセットでもを製造することができるシリーズオブジェクト
練習
import pandas as pd
import numpy as np
[5]：
Seriesオブジェクトの作成
s1 = pd.Series([4,6,-5,3])print(s1)0 4
1 6
2 -5
3 3
dtype: int64[8]で：
シリーズの値を取得します。
s1.values#获取值[8]アウト：
array([ 4, 6, -5, 3], dtype=int64)[9]で：
シリーズ・インデックスを取得します
s1.index#获取索引[9]アウト：
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)[10]で：
Seriesオブジェクトの指定したインデックスの作成
s2 = pd.Series([4.0,6.5,212,2.6],index=['a','b','c','d'])#指定索引[11]で：
print(s2)a 4.0
b 6.5
c 212.0
d 2.6
dtype: float64[12]で：
シリーズのインデックス値によると、
s2["a"]#根据索引取值[12]アウト：
4.0[15]で：
s2[['c','d']]#取多个索引值[15]アウト：
c 212.0
d 2.6
dtype: float64[16]で：
シリーズのインデックスかどうかを確認
'c' in s2#判断索引是否在Series[16]アウト：
True[17]で：
'e' in s2[17]アウト：
False[18]で：
シリーズは、固定長命じ辞書として見ることができます
#series可以看成一个定长的有序字典
dic1 = {"apple":5,"pen":'3',"applenpen":10}
s3 = pd.Series(dic1)
print(s3)#构建后顺序是一定的，不能改变apple 5
pen 3
applenpen 10
dtype: object[20]で：
データフレームの構築
#DataFrame 构造
data = {'year':[2015,2016,2017,2018],
'income':[1000,2000,3000,4000],
'pay':[100,200,300,400]}
df1 = pd.DataFrame(data)
df1[20]アウト：
| 年 | 所得 | 支払う | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2015 | 1000年 | 100 |
| 1 | 2016 | 2000 | 200 |
| 2 | 2017 | 3000 | 300 |
| 3 | 2018 | 4000 | 400 |
[22]で：
numpyのビルドデータフレームを使用してください
#使用numpy构建dataframe
df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
df2
'''
shape是查看数据有多少行多少列
reshape()是数组array中的方法，作用是将数据重新组织
'''[22]アウト：
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
[24]で：
指定されたインデックスとヘッド（最初の列の内容）建設データフレーム
#指定索引和表头（第一列内容）
df3 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['a','b','c'],columns=["金","木","水","火"])
df3[24]アウト：
| ゴールド | 木材 | 水 | 火災 | |
|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 2 | 3 |
| B | 4 | 5 | 6 | 7 |
| C | 8 | 9 | 10 | 11 |
[27]で：
データフレームプロパティ
#DataFrame的属性
df3.columns#列#DataFrame的属性
df3.columns#列[35]アウト：
Index(['金', '木', '水', '火'], dtype='object')[28]で：
[28]アウト：
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')[29]に
df3.values#值，二位数组形式[29]アウト：
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])[30]で：
df3.describe[30]アウト：
<bound method NDFrame.describe of 金 木 水 火
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11>[31]で：
トランスポーズ
#转置
df3.T[31]アウト：
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| ゴールド | 0 | 4 | 8 |
| 木材 | 1 | 5 | 9 |
| 水 | 2 | 6 | 10 |
| 火災 | 3 | 7 | 11 |
[32]で：
シーケンス
#排序
df3.sort_index(axis=1)#axis=1是对列排序[32]アウト：
| 木材 | 水 | 火災 | ゴールド | |
|---|---|---|---|---|
| A | 1 | 2 | 3 | 0 |
| B | 5 | 6 | 7 | 4 |
| C | 9 | 10 | 11 | 8 |
[33]で：
df3.sort_index(axis=0)#axis=0是对行排序[33]アウト：
| ゴールド | 木材 | 水 | 火災 | |
|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 2 | 3 |
| B | 4 | 5 | 6 | 7 |
| C | 8 | 9 | 10 | 11 |
[34]で：
#对某一列排序
df3.sort_index(by="金")c:\users\wuzs\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: by argument to sort_index is deprecated, please use .sort_values(by=...)
[34]アウト：
| ゴールド | 木材 | 水 | 火災 | |
|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 2 | 3 |
| B | 4 | 5 | 6 | 7 |
| C | 8 | 9 | 10 | 11 |