pd.read_csv('sample.csv')これは以下のようなデータで描画される。0~N-1][キー(特性)]で表される。元データでは、データのIDは振られておらずただのキーしかないことに注意。添字で取り出せるのはdf['Age']のようにキーであることに注意する。カラムRowとColumnがあるがRowは行で、Columnは列である。dtype='object')columnsというプロパティに、カラムのキーが入っている。Rowはただの添字であるため、取り出せない。列を取り出す列を取り出すには、DFインスタンスの添字にキーを指定すればいい。するとSeriesという一次元データが取り出せる。float64操作を行う条件にあったRow行を取り出すにはquerybool配列をキーにするが利用できる。10')のようにキー名と、その制約を書くことで、その制約にあった行を取り出してくれる。ここで大事なのがカラム・列に関する値の制約を書くことで、行を絞り込むということである。行を取り出す添字で行を取り出したいときもあるため、それを行う。titanic_df[2:]などで、行を取り出せる。基本的にはlocプロパティを利用して取り出すがもし2:のように「キーではない!」と一発で分かるなら、そのまま書ける。titanic_df[2]が書けないのは、おそらくカラムのキーに2が来る可能性があるからである。グループ化する同じ値は、グループにまとめることができる。グループにまとめる基準のキーは良いがそれ以外の値はいわゆる浮いてしまうため、集約関数を利用する必要がある。titanic_df.groupby('Survived').mean()以上のようにすると、Survivedカラムで同じ値をグループ化しただし、値が浮いてしまうため平均値を撮って浮いた値を丸め込んでいる。reset_indexをすると新しいDataFrameとして扱える。上記のようにコードすれば良い。boolそれにあったデータを取り出したあとで、['Embarked]の値に20を入れているそういえば各データはtitanic_df['Age'][0]で取り出せる。titanic_df[Age]でSeries型が取り出せて、その後で0番目を習得する、としているためである。ここまでの意識CSVファイルを読み込んで、それをうまいことキーで指定してまとめて操作できる。することで、より効率よく操作できそう。操作は基本的に列に対して行う。列に対しての値で絞り込んで、行を取り出すというイメージ。列にはlocを使い、あまり使わないことをイメージしよう。39.000000ソートするあるカラムの値を基準にソートできる。複数のカラムでソートできる。titanic_df.sort_values(by=['Age'])多分破壊的操作になる。titanic_df['Pclass']である列を消せる。ganariya.qrunch.io競プロなどをします。Qrunch.netサーバー提供フィードバックを送信する。