np.pi等と同じく、それ自体がValueとなっています。pd.NaTNaTが返される。WidePanel3次元配列のデータフレームを宣言したいときに使うメソッド。3次元配列を渡すか、複数のデータフレームを辞書形式で渡すことで作成できる。WidePanelもPanelと同様に見えますが、ちょっと良く分かりません。2:np.zeros([3,3])})Panel(3次元のデータフレーム)が返される。2Panel4D4次元配列のデータフレームを宣言したいときに使うメソッド。4次元配列を渡すか、複数のパネルを辞書形式で渡すことで作成できる。3]))Panel4D(4次元のデータフレーム)が返される。2PeriodPeriod型の変数を単体で指定して使いたいときに使うメソッド。#日時と頻度を指定する。freq='1H')Period型のデータが返される。'H')PeriodIndex開始時間や期間を指定してPeriodIndexを作りたい時に使うメソッド。#日時と頻度と期間を指定する。freq='1D'))PeriodIndex型のデータが返される。freq='D')RangeIndexRangeIndexを作りたい時に使うメソッド。イテレータのまま使いたいときなどに出番があるのでしょうか。10)RangeIndex型のデータが返される。step=1)Series1次元のDataFrameであるSeries型を使いたいときに使うメソッド。Series型にすることで、そこに格納されているデータ型ごとの便利メソッド(strやdt等)を使うことができる。#使い方はDataFrameとほぼ同じ。name='test')こんなSerise型を作ってみました。SparseTimeSeriesSeries型やDataFrame型をSparseバージョンで使いたいときに使うメソッド。nanが混ざっていると、nanでないIndexだけを返してくれますが、使いどころが良く分かりません。#nanを混ぜておく。1])Indicesにnan以外のIndexが返されます。2])Term特定の条件を文字列で与えるとExpr型で返してくれるメソッド。pytablesを使っている場合に役に立つそうです。#文字列で条件を指定。pd.Term('index>=date')TimeSeriesTimeSeries型を宣言するメソッド。Seriesに統一されるようです。freq='1D'))TimeSeries型が返される。objectTimedelta時間の差分を示すTimedelta型を宣言するメソッド。#1日の差分を定義pd.Timedelta('1D')Timedelta型が返される。00:00:00')Timedelta時間の差分を示すTimedelta型をIndex型で宣言するメソッド。#開始・終了・周期を指定。freq='1H')指定した条件のTimedeltaIndex型が返される。freq='H')Timestamp文字列をTimestamp型に変換するメソッド。pd.Timestamp('2015-1-1')指定した条件のTimestamp型が返される。00:00:00')文字列のフォーマットに関しては以下を参考にしてください。Pandasで取り扱える日付データのフォーマットまとめその1ではCategorical~WidePanelまで(33個)を対象にしました。先が遠くなりますが、その2以降も続けていきますのでよろしくお願いします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。プロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。