データの構造
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シリーズ：データのセットとタグ（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、アレイと同様の目的です。
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データフレーム：表形式のデータ構造とそのインデックス（行インデックスおよび列インデックス）からのデータセット。
作ります
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シリーズ
モードリスト：着信のリスト、インデックスindex S2 = pd.Seriesによって指定（[1,2,3,4]、インデックス= [ '、 'B'、 'C'、 'D']）
辞書方法：キーとして、キーデータラベルによって、値は、データ値であり、S3 = pd.Series（{ '' ：1、 'B'：2 'C'：3、 'D'：4 }） -
データフレーム
モードリスト：着信/ネストされたリストのリスト、インデックスは、列指定されたインデックス
DF2 = pd.DataFrame（[ ' '、 'A']、[ 'B'、 'B']、[「Cを'' C ']、[ ' D '' D ']、列= [' 小文字''資本']、インデックス= [ '' 2 '' 3 '' 4「]）
辞書方法：キーと値のペアのように、キーは列インデックスであり、値が列のデータ値であり、行インデックスは、使用されるインデックスのセットであってもよい
データ= {「小文字」：[ '、「 B」、「C」、' D ']、'資本'：[ '' B '' C '' D']}
DF3 = pd.DataFrame（データ、インデックス= [ '' 2 '' 3 '' 4「]）
行、列、インデックスと値を取得します。
.columns列インデックス.INDEX行インデックス値.values
データ集録（***）
従来のデータ選択がある選択しながら列選択、行選択、ランクが 3つ。
- 列の選択：一般的な使用列名値DF [「A」] df.a（推奨されませんし、使用されていないスペースを含む漢字）
- 行選択：LOC使用またはILOC（LOC / ILOCが省略されてもよいです）
- LOC：インデックス左ラベルでラベルを取得したデータ、および右クローズクローズ
- ILOC：インデックス位置によって位置データ取得、左右の離れ閉じ**
例えば：
ser_obj = pd.Series(range(5), index=['a','b','c','d','e'])
ser_obj —— a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
● 行索引 ser_obj.loc['b'] 1 ser_obj['b']（省略loc）
ser_obj.iloc[1] 1 ser_obj[1]（省略iloc）
● 不连续索引时 —— 需要使用list ser_obj[['a','c']] / ser_obj[[1,3]]
●区别： ser_obj[1:3] b,c行 ser_obj['b':'d'] b,c,d行
同時に選択された行と列：
○インデックス名インデックスdf.loc使用行と列[ '、「3」]、[「注文番号」、「識別子」]
○使用位置指標df.iloc [0,1]、[0,2] ] df.iloc [：、[0,2]（ 列位置不連続OH）
○スライスインデックス（使用位置）df.iloc [0：2、1 ： 2]
ブールマスク（条件選択）
EG：
#找出说英语的国家
filter_condition = df['language'].str.contains('English') df[filter_condition]
#排名前20的国家
df[df['Happiness_Rank'] <= 20]
#输出第2行中为1，且第3行为3的列
(df_obj.loc[1,:]==1) & (df_obj.loc[2,:]==3)
