æ£è¦è¡¨ç¾ã®ãƒãƒ†ãƒ³ã‚·ãƒ£ãƒ«ã‚’引ã出ã™è‡ªä½œé–¢æ•°ï¼“é¸ [Python] - Qiita
ã¯ã˜ã‚ã« æ–‡å—列処ç†ã«é–¢ã™ã‚‹3種類ã®è‡ªä½œé–¢æ•°ã‚’紹介ã—ã¾ã™ã€‚ 具体的ã«ã¯ã€ä¸»ã«ä»¥ä¸‹ã®2点を目的ã¨ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ・æ£è¦è¡¨ç¾ã®å††æ»‘ãªé©ç”¨ ãƒ»è‹±å— / ã‹ãª / カナ / æ¼¢å— / æ•°å— ã®è˜åˆ¥ ☆ 02/26 時点ã§å…¨ä½“構æˆã‚’刷新ã—ã¾ã—ãŸã€‚ 下準備
![æ£è¦è¡¨ç¾ã®ãƒãƒ†ãƒ³ã‚·ãƒ£ãƒ«ã‚’引ã出ã™è‡ªä½œé–¢æ•°ï¼“é¸ [Python] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/42442cbb3725a1a8c379eed23953b4aea83648c6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU2JUFEJUEzJUU4JUE2JThGJUU4JUExJUE4JUU3JThGJUJFJUUzJTgxJUFFJUUzJTgzJTlEJUUzJTgzJTg2JUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUI3JUUzJTgzJUEzJUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJTkyJUU1JUJDJTk1JUUzJTgxJThEJUU1JTg3JUJBJUUzJTgxJTk5JUU4JTg3JUFBJUU0JUJEJTlDJUU5JTk2JUEyJUU2JTk1JUIwJUVGJUJDJTkzJUU5JTgxJUI4JTIwJTVCUHl0aG9uJTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1lYzczYzMyZDI3YzYxOWY2OTllMTNkZDlkNTM5ZWI3YQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzX2Fzb3R1cyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OGE2Mzc4NDI2YmM4YzVkODRmNjNhYTBiOWI1NTc4Zjg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db7e75b51d224e4fbe02220331311961d)
ã€Python】pandas DataFrameã®å€¤ã‚’æ›´æ–° - ITips
pandasã®DataFrameã®å€¤ã‚’æ›´æ–°ã™ã‚‹æ–¹æ³•ãŒã„ãã¤ã‹ã‚ã‚‹ã®ã§ã€å¾Œã§è¦‹è¿”ã™ç‚ºã«ã‚‚更新方法をã¾ã¨ã‚ã¦ãŠã。 以下ã®locã‚„whereã®ä»–ã«ä¸€æ‹¬æ›´æ–°ã®æ–¹æ³•ãŒã‚る。 DataFrameã®å€¤ã‚’æ›´æ–°ã™ã‚‹æ–¹æ³• pandasã®DataFrameã®å€¤ã‚’æ›´æ–°ã™ã‚‹æ–¹æ³•ãŒã„ãã¤ã‹ã‚ã‚‹ãŒã€å¤§ãã以下ã®ï¼“ã¤ã®æ–¹æ³•ã«åˆ†ã‘られる。 値を一括代入 æ¡ä»¶ã«åˆè‡´ã™ã‚‹ã‚«ãƒ©ãƒ ã‚’æ›´æ–° 別ã®DataFrameã§ä¸Šæ›¸ã å„方法ã«ã¤ã„ã¦DataFrameを用ã„ãªãŒã‚‰èª¬æ˜Žã™ã‚‹ã€‚ import pandas as pd data_list1 = [ [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5] ] col_list1 = ["c1","c2","c3"] df1 = pd.DataFrame(data=data_list1, columns=col_list1) print(df1) # c1 c2 c3 # 0 1 2 3 #
Pythonã«ã‚ˆã‚‹è²¡å‹™åˆ†æžâ‘ ãƒãƒ•ã‚§ãƒƒãƒˆã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’ã¤ã‹ã£ã¦å®Œå…¨ãƒ¬ã‚¯ãƒãƒ£ãƒ¼ï¼ (å…¨8回) | DeFi Labo
Pythonåˆå¿ƒè€…ä¼æ¥ã®è²¡å‹™åˆ†æžã‚’ã—ãŸã„ã‘ã©ã€ãªã«ã‚’ã—ãŸã‚‰ã„ã„ã®ã‹ã‚ã‹ã‚‰ãªã„よ。。。 ã“ã®è¨˜äº‹ã¯10分程ã§èªã‚€ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼ ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯ã€Pythonåˆå¿ƒè€…ã§ã‚‚ã§ãるよã†ã«ã€è²¡å‹™è«¸è¡¨åˆ†æžã‚’レクãƒãƒ£ãƒ¼ã—ã¦ã„ãã¾ã™ï¼ 本記事ã¯ã€å…¨8回ã«æ¸¡ã£ã¦æŽ²è¼‰ã•ã‚Œã‚‹ã€Œpythonã«ã‚ˆã‚‹è²¡å‹™åˆ†æžâ€ãƒãƒ•ã‚§ãƒƒãƒˆã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’用ã„ã¦å®Œå…¨ãƒ¬ã‚¯ãƒãƒ£ãƒ¼ï¼ã€ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚ºã®ç¬¬1回ã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼ ã“ã®ã‚·ãƒªãƒ¼ã‚ºã‚’èªã‚€ã¨ã‚ã‹ã‚‹ã“ã¨Pythonåˆå¿ƒè€…ã§ã‚‚ã€æ•°ç™¾æ•°åƒã®ä¼æ¥ã®è²¡å‹™ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’分æžå‡ºæ¥ã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã‚‹ï¼ 最終的ã«é‡å›žå¸°åˆ†æžã¨ã„ã£ãŸæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’的手法もマスターã§ãã‚‹ï¼ é‡å›žå¸°åˆ†æžã‚’マスターã™ã‚Œã°ã€æ ªå¼æŠ•è³‡ã®ãƒªã‚¿ãƒ¼ãƒ³äºˆæ¸¬ã‚’è¡Œã†äº‹ãŒå‡ºæ¥ã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã ã‘ã§ãªã投資ã®ã‚¹ã‚ルも磨ã‘ã¾ã™ï¼ ã¾ãŸã€ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒŠãƒ³ã‚¹ç³»ä»¥å¤–ã®å¹…広ã„分野ã®ç ”究機関ã§ã‚‚ã€ã“ã®åˆ†æžæ‰‹æ³•ã‚’利用ã—ãŸè«–文も多々ã‚る為ã€æ•™é¤Šã¨ã—ã¦ã‚‚覚ãˆã¦æã¯ãªã„ã§ã™ï¼ 是éžã€å…¨8回をèªã¿Pyth
ãŸã£ãŸä¸€æ–‡ã§Pandasã®applyメソッドを高速化ã™ã‚‹æ–¹æ³•ï¼ˆæ¤œè¨¼è¨ˆç®—ã‚り） - Qiita
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Pythonã§CSVを高速＆çœãƒ¡ãƒ¢ãƒªã«èªã¿ãŸã„ - tkm2261's blog
今日ã¯Python (Pandas)ã§é«˜é€Ÿã«CSVã‚’èªã‚€ã“ã¨ã«æŒ‘戦ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ Kaggleã«å‚åŠ ã™ã‚‹ãŸã³ã«ã€ã‚¤ãƒ©ã‚¤ãƒ©ã—ã¦ã„ãŸã®ã§å„実装ã®ç™½é»’ã¯ã£ãã‚Šã•ã›ã‚ˆã†ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ R使ã„ãŒç¾¨ã¾ã—ã„ãªãã¨æ€ã†ç¬¬ä¸€ä½ãŒCSVèªè¾¼ãŒç°¡å˜ã«ä¸¦åˆ—出æ¥ã¦é€Ÿã„ã“ã¨ãªã®ã§ã€ ãªã‚“ã¨ã‹GILã®ã‚ã‚‹Pythonã§ã‚‚高速ã«èªã¿è¾¼ã¿ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ãŸã ã€ã“ã®æ¤œè¨¼ã§ã¯ã‚³ãƒ¼ãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°é‡ãŒå¤šã„ã‚‚ã®ã¯æ¤œè¨¼ã—ã¾ã›ã‚“。 CSVèªè¾¼ã¯é »å‡ºã™ã‚‹ã®ã§ã€ãƒ•ãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®è»½ã•ãŒé‡è¦ã§ã™ã€‚（オレオレライブラリ嫌ã„） Pickleã¯æ—©ã„ã‘ã©ã€‚。。 çµè«–ã¯Dask使ãŠã†ï¼ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
Python pandas プãƒãƒƒãƒˆæ©Ÿèƒ½ã‚’使ã„ã“ãªã™ - StatsFragments
pandas ã¯å¯è¦–化ã®ãŸã‚ã® API ã‚’æä¾›ã—ã¦ãŠã‚Šã€æŠ˜ã‚Œç·šã‚°ãƒ©ãƒ•ã€æ£’グラフã¨ã„ã£ãŸåŸºæœ¬çš„ãªãƒ—ãƒãƒƒãƒˆã‚’簡易㪠API ã§åˆ©ç”¨ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。一般的ãªä½¿ã„æ–¹ã¯å…¬å¼ãƒ‰ã‚ュメントã«è¨˜è¼‰ãŒã‚る。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation ã“れらã®æ©Ÿèƒ½ã¯ matplotlib ã«å¯¾ã™ã‚‹ è–„ã„ wrapper ã«ã‚ˆã£ã¦æä¾›ã•ã‚Œã¦ã„る。ã“ã“ã§ã¯ pandas å´ã§ä¸€å‡¦ç†ã‚’åŠ ãˆã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ã€ãƒ‰ã‚ュメントã«è¨˜è¼‰ã•ã‚Œã¦ã„るプãƒãƒƒãƒˆã‚ˆã‚Šå°‘ã—å‡ã£ãŸå‡ºåŠ›ã‚’得る方法を書ããŸã„。 補足 サンプルデータã«å¯¾ã™ã‚‹è¦‹ã›æ–¹ã¨ã—ã¦ä¸é©åˆ‡ãªã‚‚ã®ãŒã‚ã‚‹ãŒã€ãƒ—ãƒãƒƒãƒˆã®ä¾‹ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã”容赦ãã ã•ã„。 パッケージã®ã‚¤ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒˆ import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
Python xray 㧠多次元データを pandas ライクã«æ‰±ã† - StatsFragments
ã¯ã˜ã‚ã« pandas ã§ã¯ 2 次元ã€è¡¨å½¢å¼ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ ( DataFrame ) を主ãªå¯¾è±¡ã¨ã—ã¦ã„ã‚‹ãŒã€ã¨ãã«ã¯ 3 次元以上ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’扱ã„ãŸã„å ´åˆãŒã‚る。ãã†ã„ã£ãŸå ´åˆ 以下ã®ã‚ˆã†ãªæ–¹æ³•ãŒã‚る。 MultiIndex を使ã„ã€2 次元ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã«ãƒžãƒƒãƒ”ングã™ã‚‹ã€‚ 3 æ¬¡å…ƒãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ§‹é€ ã§ã‚ã‚‹ Panelã€4 次元㮠Panel4Dã€ã‚‚ã—ãã¯ä»»æ„ã®æ¬¡å…ƒã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ§‹é€ ( PanelND ) をファクトリ関数 ã§å®šç¾©ã—ã¦ä½¿ã†ã€‚ numpy.ndarray ã®ã¾ã¾æ‰±ã†ã€‚ 自分㯠MultiIndex を使ã†ã“ã¨ãŒå¤šã„ãŒã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ 2 次元ã«ãƒžãƒƒãƒ—ã—ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„ãŸã‚ 種類ã«ã‚ˆã£ã¦ã¯ç›´æ„Ÿçš„ã«æ‰±ã„ã«ãã„。Panel ã‚„ PanelND 㯠DataFrame ã¨æ¯”ã¹ã‚‹ã¨é–‹ç™ºãŒæ´»ç™ºã§ãªãã€ç‰¹ã« Panel4Dã€PanelND 㯠ç¾æ™‚点㧠Experimental 扱ã„ã§ã‚る。ã¾ãŸã€ä»Šå¾Œã®æ‰±ã„ã‚’ã©ã†ã™
Python pandas データã®ã‚¤ãƒ†ãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã¨é–¢æ•°é©ç”¨ã€pipe - StatsFragments
pandas ã§ã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ 列 ã‚„ 表形å¼ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ§‹é€ ã¨ã—ã¦æ‰±ã†ãŒã€ã“れらã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰é †ç•ªã«å€¤ã‚’å–å¾— (イテレーション) ã—ã¦ä½•ã‹æ“作をã—ãŸã„ / ã¾ãŸ 何らã‹ã®é–¢æ•°ã‚’é©ç”¨ã—ãŸã„ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ãŒã‚ˆãã‚る。ã“ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã§ã¯ä»¥ä¸‹ã® 3 ã¤ã«ã¤ã„ã¦æ•´ç†ã—ãŸã„。 イテレーション 関数é©ç”¨ pipe (0.16.2 ã§è¿½åŠ ) ãã‚Œãžã‚Œã€Seriesã€DataFrameã€GroupBy (DataFrame.groupbyã—ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿) ã§å¯èƒ½ãªæ“作ãŒç•°ãªã‚‹ãŸã‚ã€é †ã«è¨˜è¼‰ã™ã‚‹ã€‚ ã¾ãšã¯å¿…è¦ãªãƒ‘ッケージを import ã™ã‚‹ã€‚ import numpy as np import pandas as pd イテレーション Series Series ã¯ä»¥ä¸‹ 2ã¤ã®ã‚¤ãƒ†ãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ç”¨ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’æŒã¤ã€‚å„メソッドã®æŒ™å‹•ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã‚‹ã€‚ __iter__: Series ã®å€¤ ( values ) ã®ã¿ã‚’イテレーシ
Python pandas 日本語環境å‘ã‘ã®ã¡ã‚‡ã£ã¨ã—ãŸãƒ‘ッケージ作ã£ãŸ - StatsFragments
最近ã®ç©ºã時間㯠GitHub ã§è‰æ¤ãˆã‚’ã—ã¦ã„る。ã¾ãšã¯ pandas を日本語環境ã§ä½¿ã†å ´åˆã« ãŸã¾ã«å¿…è¦ã«ãªã‚‹å‡¦ç†ã‚’ã¾ã¨ã‚㟠パッケージを作ã£ãŸã€‚ インストール pip install japandas 機能 機能ã®ä¸€è¦§ã¯ã“ã¡ã‚‰ã€‚ æ—¥æ™‚å‡¦ç† æ—¥æœ¬èªžæ—¥ä»˜ã®ãƒ‘ース 日本ã®ç¥æ—¥ã‚«ãƒ¬ãƒ³ãƒ€ãƒ¼ æ–‡å—åˆ—å‡¦ç† Unicode æ£è¦åŒ– 全角/åŠè§’å¤‰æ› ãƒªãƒ¢ãƒ¼ãƒˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹ 詳細ã¯ãƒ‰ã‚ュメントを。 http://japandas.readthedocs.org/en/stable/ æ—¥æ™‚å‡¦ç† æ—¥æœ¬èªžæ—¥ä»˜ã®ãƒ‘ース pandas ã«ã¯ 日付らã—ã„入力をé©åˆ‡ã«å‡¦ç†ã—ã¦ãれる pandas.to_datetime ãŒã‚ã‚‹ãŒã€ã“ã‚Œã¯æ—¥æœ¬èªžã®æ—¥ä»˜ ( "XXå¹´XX月XXæ—¥" ã¨ã‹ ) ã«å¯¾å¿œã—ã¦ã„ãªã„。例ãˆã° 以下ã®ã‚ˆã†ãªå…¥åŠ›ã¯æ—¥æ™‚ã¨ã—ã¦ãƒ‘ースã•ã‚Œãš æ–‡å—列ã®ã¾ã¾æ®‹ã£ã¦ã—ã¾ã†ã€‚ import pandas as
Python pandas ã§æ—¥æœ¬ã®æ ªä¾¡æƒ…å ±å–å¾—ã¨ãƒãƒ¼ã‚½ã‚¯è¶³ãƒãƒ£ãƒ¼ãƒˆæç”» - StatsFragments
以下ã®è¨˜äº‹ã‚’èªã‚“ã§ã„ã¦ã€pandas 標準ã§ã¯æ—¥æœ¬æ ªå¼ã®æƒ…å ±ãŒç›´æŽ¥ã¨ã‚Œãªã„ã“ã¨ã«æ°—ã¥ã„ãŸã®ã§ã‚„り方をã¾ã¨ã‚ãŸã„。 ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯ä»¥ä¸‹ 2 点ã®å‡¦ç†ã«ã¤ã„ã¦æ›¸ã。 Yahoo! ファイナンス ã‹ã‚‰ã®æ ªä¾¡å–å¾— ãƒãƒ¼ã‚½ã‚¯è¶³ãƒãƒ£ãƒ¼ãƒˆã®æç”» 補足 標準㮠v0.15.2 ã§ç°¡å˜ã«å‹•ãã‚’ã¿ã¦ã„ã‚‹ãŒã€ã¡ã‚ƒã‚“ã¨ãƒ†ã‚¹ãƒˆã¯ã—ã¦ãªã„。特ã«ãƒãƒ¼ã‚½ã‚¯è¶³ãƒãƒ£ãƒ¼ãƒˆã«ã¤ã„ã¦ã¯ pandas ã® plot クラスã«ã‹ãªã‚Šä¾å˜ã—ã¦ã„ã‚‹ãŸã‚ã€ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ãŒå¤‰ã‚ã‚‹ã¨å‹•ã‹ãªããªã‚‹å¯èƒ½æ€§ãŒã‚る。 1. æ ªä¾¡ã®å–å¾— ã¾ãšã€pandas ã«ã¯æ¨™æº–機能ã¨ã—ã¦å¤–部サイトã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ DataFrame ã§å–å¾—ã™ã‚‹æ©Ÿèƒ½ DataReader ãŒã‚る。DataReader ã§ã¯ æ—¥æœ¬æ ªã®æƒ…å ±ã¯ç›´æŽ¥ã¯ã¨ã‚Œãªã„ãŒã€ç°¡å˜ã«å‹•ãを書ã„ã¦ãŠã。 DataReader ã§ã®å–å¾— DataReader ã§ã¯ã€0.15.2 ç¾åœ¨ã§ä»¥ä¸‹ 6 ã¤ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚’サãƒãƒ¼ãƒˆ
Python pandas データé¸æŠžå‡¦ç†ã‚’ã¡ã‚‡ã£ã¨è©³ã—ã <後編> - StatsFragments
æ¦‚è¦ ã“ã¡ã‚‰ã®ç¶šã。ã“れ㧠pandas ã§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿é¸æŠžã«ã¤ã„ã¦ã¯ã²ã¨ã¾ãšçµ‚ã‚り。 Python pandas データé¸æŠžå‡¦ç†ã‚’ã¡ã‚‡ã£ã¨è©³ã—ã <å‰ç·¨> - StatsFragments Python pandas データé¸æŠžå‡¦ç†ã‚’ã¡ã‚‡ã£ã¨è©³ã—ã <ä¸ç·¨> - StatsFragments サンプルデータã®æº–å‚™ データ㯠å‰ç·¨ã¨åŒã˜ã‚‚ã®ã‚’使ã†ã€‚ãŸã ã—変数åã¯å¤‰ãˆãŸã€‚ import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df1 = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s1 # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype:
Python pandas データé¸æŠžå‡¦ç†ã‚’ã¡ã‚‡ã£ã¨è©³ã—ã <å‰ç·¨> - StatsFragments
æ¦‚è¦ æ›¸ã„ã¦ã„ã¦é•·ããªã£ãŸãŸã‚ã€ã¾ãšå‰ç·¨ã¨ã—㦠pandas 㧠データを行 / 列ã‹ã‚‰é¸æŠžã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’å°‘ã—詳ã—ã書ã。特ã«ã€å€‹äººçš„ã«ã¯ã‘ã£ã“ã†é‡è¦ã ã¨æ€ã£ã¦ã„ã‚‹ loc 㨠iloc ã«ã¤ã„㦠日本語ã§æ•´ç†ã—ãŸã‚‚ã®ãŒãªã•ãã†ãªã®ã§ã€‚ サンプルデータã®æº–å‚™ import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
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