特定の行の特定の列の指定方法。locを使う。
applyの使い方。
def return_len(x)
return len(x)
data['len'] = data['name'].apply(return_len)
カラム名の変更方法。
DataFrame.rename(columns={'旧カラム名': '新カラム名'})
文字一致。含む。
print(df['name'].str.contains('li'))
DataFrame更新の際に、
上は無効、下が有効。locを挟むこと。
df[df['B']==11]['A'] = 4
df.loc[df['B']==11, ['A']] = 4
DataFrameに行を追加するときは、
concatを使う。
追加する行はDataFrameを新規で作っておく。
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=col_names)
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=["colAA", "colB", "colCC"])
df_conc = pd.concat([df1, df2], axis=0)
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
df = pd.DataFrame(data, index=["A", "B", "C"], columns=["x", "y", "z"])
これをDataFrameとして扱いたければreset_index()を使えばよい。これをDataFrameとして扱いたければreset_index()を使えばよい。
https://note.nkmk.me/python-nan-usage/
groupbyしたものをDataFrame化するにはreset_indexを使う。
その後、countやsumしたものはcolumn名がないのでrenameする。
