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ここでは、共通の基本機能をパンダ、および基本的なデータ型を比較するのpythonは、大きなデータセットのパンダでの作業の利点を見ることができます。
インデックスを再構築1
（1）機能：REINDEX
（2）効果：新しいインデックスの行に新しいオブジェクトを作成します。
（3）内容：
シリーズREINDEXメソッドを呼び出すときに、配列が以前に存在しない場合、NaNを欠損値が導入され、新しいインデックスに従って配置されます。
あなたはREINDEXメソッドのデータフレームを呼び出すと、それは、行と列のインデックスを変更します。のみ渡す順序、行はインデックスを再構築すると、キーワード引数は、列を渡されたとき、列には、インデックスを再構築します。
（4）重要なパラメータ：ffill
効果：インデックスは、相補データを標識するために、補間を再構築するデータはありません。
（5）実施例
エントリの軸を削除2.
（1）機能：ドロップ
（2）アクション：削除一つまたは軸方向に複数のエントリ。
（3）内容：
戻り値は、新たなオブジェクトの値を指示値から削除され、軸方向に含まれる、または。
ドロップメソッドシリーズを呼び出すと、文字列または文字列の順序は、パラメータとして渡されたオブジェクトのリストを返します。
データフレームドロップ法値（0軸）に基づいて、削除行をリストする文字列タグ配列を渡し、起動され、着信軸=軸= 1または列ラベルは値「列」を削除します。
（4）重要なパラメータ：インプレースの
役割：削除するデータを消去し、削除後のデータを返します。
（5）実施例
3.インデックス、フィルタを選択
(1)索引
Series的索引可以不只是整数，也可以是小数，字符串，切片，字符串索引列表，布尔值索引。还可以是字符串双向切片。
DataFrame的索引可以是字符串，字符串索引列表选择列，切片和布尔值索引选择行。
