パンダの使用のヒント
1シリーズでデータフレームを作成します。
最初の投稿で直列に言及したパンダは、シリーズのデータフレームは、1つのデータだけである特殊なケースとして見ること。ケースであることは、それが平行複数の系列データフレームを形成することができますか？もちろん、データフレームは、データ・ディクショナリを確立するために呼ば作成このように、各列は、キー列名辞書として、シリーズは、キー値に対応する列のデータとして作用するように構成され作用します。例としては、次のとおりです：
図フォーム名のランクにパンダのデフォルトとして「0,1,2,3」に第二カラムdf_1、シリーズタイプの行為、上記のように、この実施形態では、辞書は、キー、デフォルト名を自動的に生成された行の列名であり、用既存のラインに名前の対応、あなたは2番目の列はシリーズライン名インデックス=リスト（範囲（4）を指定する作成 ）。
カラムに割り当てられた値は、パンダが自動的に列を補完するライン数に応じた値を繰り返す場合にのみ、さらに、一次元アレイnumpyのは、関数は、データフレームとしてデータのカラムを作用させることができます。
2つのビューデータフレームの共通属性
注：次の例では、前のセクションで辞書を作成するのと同じ方法新しいdf_2のデモですが、データの少し大きめの量。
2.1のデータ型の列をチェック
2.2ビューの名前と特定のデータのランク
値はnumpyの同じデータ型で直接および多次元アレイ状の方法を用いて得られます。
2.3データの表示説明
データ統計は単なる数値データのためのいくつかの列を与える記述します。
いくつかの順列、ソート操作パンダのために、これらの方法および無異なるnumpyの方法は、本明細書では繰り返しません。
[データの設定条件3
前のブログ記事は、名前、ランクとの両方ハイブリッドアプローチの位置と選択されたデータのランクを述べ、実際には、所与のメソッドのデータを選択することによって、条件があります。
ゼロより条件設定値が大きいほど、上図は、列Aを選択し、新しいデータフレームにそのラインを形成するために抽出します。
もちろん、条件を同時に設定することができ、そして選択された行を指定します。
