表を扱う ― 最初のDataFrame

導入

現実のデータは、Excel のような表の形をしています。pandas の **DataFrame（データフレーム）**は、まさにこの「表」を扱う道具です。

説明

pd.DataFrame() に辞書を渡すと、辞書のキーが列の名前、値のリストが列の中身になった表ができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "名前": ["田中", "鈴木", "佐藤"],
    "年齢": [28, 34, 22],
    "点数": [80, 95, 70],
})
print(df)

実行すると、行と列のそろった表が表示されます。いちばん左の 0 1 2 は**行番号（インデックス）**で、pandas が自動で振ります。

列を1つ取り出すには、df["列名"] と書きます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "名前": ["田中", "鈴木", "佐藤"],
    "点数": [80, 95, 70],
})
print(df["点数"])
print("平均点:", df["点数"].mean())

DataFrame の列は、中身が numpy 配列とよく似ていて、.mean() や .sum() がそのまま使えます。

やってみよう

df["点数"].max() で最高点を出してみましょう。df["年齢"].mean() で平均年齢も出せます（上の表に年齢列を足してみてください）。

演習

商品（りんご・みかん・ぶどう）と 価格（120・80・300）の2列を持つ DataFrame を作り、価格 列の合計を表示してください。