基本的なパターン５つ（抽出・追加・削除・結合・集約）について取り上げました。
それぞれのページに行くと、詳細な解説も見ることができます。
df["列名"]
列名が特定の値である行の抽出
df.query("列名 == 値")
df["列名"] = 配列
①：seriesの追加（append関数）
s = pd.Series({"列名1": "値1", "列名2": "値2"}, name="行名")
df = df.append(s)
②：転置して列の追加
df_t = df.transpose()["行名"] = 配列
df = df_t.transpose()
オプションに inplace=True を付与すると、破壊的メソッドになる。
メモリは節約できるが、扱いに注意。
df = df.drop("行名") # 行の削除
df = df.drop("列名", axis=1) # 列の削除
concat, merge, join メソッドがあります。使い分けは以下。
| 用途 | メソッド |
|---|---|
| 単純にくっつけるだけ | concat |
| 特定のキーで紐付ける | merge |
| インデックスをキーとする | join |
pd.concat([df1, df2]) # 縦方向につながる
pd.concat([df1, df2], axis=1) # 横方向につながる
pd.merge(df1, df2, on="キーとなる列名")
df1.join(df2)
df.groupby("列名").sum()
df.groupby("列名").mean()
df.groupby("列名").min()
df.groupby("列名").max()