個人的によく使うpython&pandasでの文字列操作

CSV ファイルの読み込み

#ファイルを開く
path=""
filename="hoge"
df = pd.read_csv('{}/{}.csv'.format(path,filename))

こちらの方が簡潔で分かりやすため，おすすめです．
@shiracamusさんに教えてもらいました．

#ファイルを開く
path=""
filename="hoge"
df = pd.read_csv(f'{path}/{filename}.csv')

CSV ファイルとして保存(インデックスなし)

#ファイルを保存
path=""
filename="hoge"
df.to_csv('{}/{}.csv'.format(path,filename), index=False)

同様に，こちらの方が簡潔で分かりやすため，おすすめです．
@shiracamusさんに教えてもらいました．

#ファイルを保存
path=""
filename="hoge"
df.to_csv(f'{path}/{filename}.csv', index=False)

行数・列数取得

line = df.shape[0] # 行
row = df.shape[1] # 列

i 行 j 列にあるデータを取得する

hoge = df.iat[i, j]

リストをdfにする(カラムあり)

list=[hoge1,hoge2,hoge3]
df = pd.DataFrame(list, columns=["hoge"])

dfを連結

df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 縦:0 横:1

dfからj列の一番最初のデータを取得

hoge = df.iat[0, j]

dfからj列の一番最後のデータを取得

line = df.shape[0] # 行
hoge = df.iat[line, j]

indexの設定

df = df.set_index('列名')

indexの解除

indexは1,2,3・・・に戻り、indexに指定されていた列は元の位置に戻る？

df = df.reset_index('列名')

str型からdatetime型への変更

新たな列名を指定すれば列の追加、既にある列名の場合は上書き。

df["列名"] = pd.to_datetime(df["列名"])

datetime型からstr型への変更

新たな列名を指定すれば列の追加、既にある列名の場合は上書き。

df["列名"] = df["列名"].to_string()

カラムの設定

特になし。

df.columns=['hoge','hogehoge','hogehogehoge']