コメントはまだありません概要Pythonモジュールのpandasには、その直下に181個という大量のメソッドがあります。それぞれのメソッドの下や、DataFrameオブジェクトもメソッドを持っており総数は非常に膨大なため、せっかくの便利機能に気付いていない、というケースが多いのではないでしょうか。いうことで、まずはpandas(pd)直下の181個のメソッドについて調べてみました。Pandasのバージョンは0.19.2です。メソッド一覧ものすごい量です。その1ではCategorical~WidePanelまで(33個)を対象にしました。value_countswide_to_longCategoricalカテゴリ変数を定義するときに使うメソッド。good等の順序の概念を持たせることが可能です。ordered=True)ソートしてみる。bの順になっていますね。順序が定義されているのでmaxやminも使えます。CategoricalIndexカテゴリ変数をインデックスとして定義するときに使うメソッド。使い方はCategoricalと同様で以下のように宣言。ordered=True)以下のようなカテゴリ型インデックスが返されます。dtype='category')DataFrameDataFrameを作成するときに使うメソッド。'C'])以下のようなデータフレームが作成されます。4DateOffset日付の足し引きをしたいときに使うメソッド。pd.DateOffset(20)以下のようにオフセットされた結果が得られます。00:00:00')DatetimeIndex指定した条件で日付型のインデックスを作るメソッド。#1日間隔で、2017年1月1日~2018年1月1日のインデックスを作る。end=datetime.date(2018,1,1))以下のような結果が得られます。freq='D')ExcelFileエクセルファイルを(データフレームとしてではなく)メモリに読み込みたいときに使うメソッド。#適当なExcelファイルを読み込む。pd.ExcelFile("test.xlsx")シート名の一覧を取得したりできる。test.sheet_namesExcelWriterエクセルファイルを作成したいときに使うメソッド。pd.ExcelWriter('test.xlsx')#デーフレームをwriterに書き込むdf.to_excel(writer)#saveすると保存される。expression.)とのこと。これ単体での使い方は不明。Float64Index64bitのfloat型のインデックスを作りたいときに使うメソッド。pd.Float64Index(range(3))(当然)結果はFloat64で返される。TimeGroupergroupbyの条件として与えるメソッド。#適当なkey等を指定して使う。df.groupby(pd.Grouper(key=0))df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='6M'))HDFStorehdf5形式のファイルを読み込むために使うメソッド。hdf5形式のファイル自体を使ったことがないので機能は未検証です。pd.HDFStore('test.h5')Indexリスト等をIndexに変換したいときに使うメソッド。pd.Index(list(range(10)))Index型が返される。dtype='int64')IndexSliceMultiIndexのレベル2以上の要素でスライスをかけたいときに使うメソッド。#MultiIndexのDataFrameを作成。columns=columns)こんなのが出来てます。15ここでB0:B1でスライスしたいとする。:]以下のような結果が得られます。11Int64Indexリスト等をInt64型のIndexに変換したいときに使うメソッド。pd.Int64Index(list(range(10)))Int64型のIndex型が返される。dtype='int64')MultiIndexMultiIndexを定義したいときに使うメソッド。これよりも下位のメソッドであるMultiIndex.from_productやMultiIndex.from_arraysを使うことのが多いかもしれません。割り振り[label]の順で指定。3]])MultiIndexが返される。