indexがdatetime型にしてDataFrameを作成する まずは、下記のように、indexがdatetime型にしてDataFrameを作成します。 参考：pandas.read_csv()のindex_colの指定とparse_dates=Trueで、インデックスの列をdatetime型に変換 DataFrame = pd.read_csv('in.txt', names=('Date', 'Value'), index_col='Date', parse_dates=True) DataFrame[DataFrame.index.month == 月(数字)　の形式で、特定の月の行を抽出します DataFrame[DataFrame.index.month == 月(数字)　の形式で、特定の月の行を抽出します。 monthには、数字で月を指定できます。 例えば、1月の行を抽出し

DataFrame.rename()を使ってインデックス名を変更する 下記のようにDataFrame.rename()を使ってインデックス名を変更できます。 例えば、下記はインデックス名before1,before2,before3を、after1,after2,after3に変更します。 DataFrame.rename(index = {'before1':'after1', 'before2':'after2', 'before3':'after3'}) サンプルコード 下記がサンプルコードになります。 $ cat sample.py #!/usr/bin/env python3 # coding: UTF-8 import pandas as pd DF = pd.DataFrame([ ['before1', 121, 131], ['before2', 152, 162], [

df = pandas.DataFrame(NumPy配列)の形式でDataFrameに変換 順を追って見ていきます。 まずは、csv形式のin.txtを読み込みます。 参考:Pythonのnumpyでcsvファイルを読み込む方法 npArray = np.loadtxt("in.txt", delimiter = ",", dtype = float) NumPy配列をDataFrameに変換します。 df1 = pd.DataFrame(npArray) 列名を設定しています。 df1.columns = ['col1', 'col2'] iterrows()で1行ずつ処理して、col1の列をprint出力しています。 参考：pandasのDataFrameで列を追加して、1行ずつ値を代入していく方法 #1行ずつ処理 for index, row in df1.iterrows():