データフレームって，みんなちゃんと理解していると思っているんだけど，念の為

1.　簡単なデータフレーム例の作成法

1．1．　方法1

辞書をデータフレームに変換する場合。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "a": [1, 2, 3, 4, 5],
    "b": ['a', 'b', 'a', 'b', 'b']
})

print(df)

実行環境によっては，print() を使うときと，単に名前を入力するときで，表現に違いがあることもある。

以下では，表示の簡略化のため print() を明示的に使うことにする。

df

	a	b
0	1	a
1	2	b
2	3	a
3	4	b
4	5	b

1.2.　方法2

リストをデータフレームに変換する場合は，以下のようにする。.T は転置を意味する。

df = pd.DataFrame(
    [["A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"],
    [2.3, 1.5, 2.4, 3.4, 1.1, 6.5, 3.1, 2.9],
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
    ) .T

print(df)

   0    1  2
0  A  2.3  1
1  A  1.5  2
2  A  2.4  3
3  A  3.4  4
4  A  1.1  5
5  B  6.5  6
6  B  3.1  7
7  B  2.9  8

1.3.　方法3

既存の CSV ファイルを pd.read_csv でデータフレームとして読み込む。

以下では，'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv' からデータを読み込んでいるが，通常は，ユーザのファイルから読み込む。

iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')

head メソッドは，データフレームの先頭から指定された行数（デフォルトは 5 行）を表す。データフレーム名.head(行数) で指定する。

print(iris.head())

   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa

ちなみに，末尾を表示するのはtail メソッドである。

print(iris.tail(2))

     sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width    species
148           6.2          3.4           5.4          2.3  virginica
149           5.9          3.0           5.1          1.8  virginica

2.　データフレームの保存方法

作成したデータフレームや，編集したデータフレームを後々利用するために保存するのは，to_csv() メソッドである。

データフレーム名.to_csv(ファイルパス) のように指定する。

上で読み込んだ iris データフレームを，自分のコンピュータに保存して，後々はそこから読み込んで利用したいなら，以下のようにする。

iris.to_csv("my-iris.csv")

上のようにフィル名だけを指定すると，その時点で有効なディレクトリ（デフォルトディレクトリ）に保存される。それで何の問題もないならよいのだが，明示的にパスを指定して保存すれば，間違いない。

いずれにせよ，（デフォルトディレクトリに）保存されたファイルをデータフレームに読み込むためには，前の通り pd.read_csv で読み込めばよい。

注意：read_csv の前は pd. であったり，to_csv() の前は データフレーム名. であったりして，戸惑うかもしれないがちゃんと指定を仕分けること。

iris2 = pd.read_csv("my-iris.csv")
print(iris2.head(2))

   Unnamed: 0  sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
0           0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
1           1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa

3．　もっと知りたい人

オンラインヘルプを見ましょう。ここでも，関数のようなものの前に指定するもの（class, funcion, method）が違うことに注意。

help(pd.DataFrame) # Help on class DataFrame in module pandas.core.frame
help(pd.read_csv)  # Help on function read_csv in module pandas.io.parsers.readers
help(iris.to_csv)  # Help on method to_csv in module pandas.core.generic
help(iris.head)    # Help on method head in module pandas.core.generic
help(iris.tail)    # Help on method tail in module pandas.core.generic