【データ処理】Pandasのデータ構造: SeriesとDataFrameを理解する

import pandas as pd

# Pandasライブラリを使用してPythonでシリーズ（Series）オブジェクトを作成し、それを変数objに割り当てる
obj = pd.Series([2,3,6,7,10])

print(obj)

import pandas as pd

# Pandasライブラリを使用してPythonでシリーズ（Series）オブジェクトを作成し、それを変数objに割り当てる
obj = pd.Series([2,3,6,7,10])

# フィルタリングを行い2の倍数のみobj2に格納する
obj2 = obj[obj % 2 == 0]

# 結果を表示
print(obj2)

# obj2のインデックスをリセット
obj2 = obj2.reset_index(drop=True)

# 結果を表示
print(obj2)

import pandas as pd

# DataFrameを作成するためにディクショナリ形式を修正
dic = { 'ID' : ['100' , '101' , '102','103','104'],
        'City' : ['Tokyo','Osaka', 'Kyoto','Hokkaido','Tokyo'],
        'Name' : ['Sato','Suzuki','Tanaka','Sasaki','Ohno'],
        'Test' : ['Pass','Fail','Pass','Fail','Pass'],
}

# ディクショナリ形式をDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(dic)
print(df)

print('カラムのオブジェクトの型は' , type(df.columns))
print('インデックスのオブジェクトの型は' , type(df.index))