パンダDataframe
DataFrame.eq(other、axis = 'columns'、level = None)source Get Equal to of dataframe and other、element-wise(binary operator eq)。柔軟なラッパー(eq、ne、
DataFrame.index:pandas.core.indexes.base.Index DataFrameのインデックス(行ラベル)。 pandas.DataFrame.iloc pandas.DataFrame.loc
DataFrame.plot(* args、** kwargs)sourceシリーズまたはDataFrameのプロットを作成します。オプションplotting.backendで指定されたバックエンドを使用します。デフォルトでは、matplotlibは
プロパティDataFrame.locラベルまたはブール配列によって行と列のグループにアクセスします。 .locは主にラベルベースですが、ブール値で使用することもできます。
DataFrame.describe(percentiles = None、include = None、exclude = None、datetime_is_numeric = False)source記述統計を生成します。記述統計を含む
DataFrame.update(other、join = 'left'、overwrite = True、filter_func = None、errors = 'ignore')source別のDataFrameからの非NA値を使用してその場で変更します。アリグ
DataFrame.idxmax(axis = 0、skipna = True)source要求された軸上で最初に発生した最大値のインデックスを返します。 NA / null値は除外されます。パラメータ軸:{0
DataFrame.mad(axis = None、skipna = None、level = None)source {desc}パラメーターaxis:{axis_descr}適用される関数の軸。 skipna:bool、デフォルトN