データフレームしたい（pandas.DataFrame）

import pandas as pd

# values: list[dict]
data = pd.DataFrame(
    [
        {"name": "Alice", "age": 30},
        {"name": "Bob", "age": 25},
    ]
)

# values: dict[str, list]
data = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["Alice", "Bob"],
        "age": [30, 25]
    }
)

data.display()
#   name  age
# 0  Alice   30
# 1  Bob     25

pd.DataFrameでデータフレームを作成できます。 pandasの中核となる、行（インデックス）と列（カラム）で構成される表形式のデータ構造で、データの操作や分析に便利です。 リスト型（list[dict]）や辞書型（dict[str, list]）など、さまざまな形式のデータからデータフレームを作成できます。

ヒント

基本的には、スプレッドシートのような表形式の構造を頭に思い浮かべればOKです。 それに対してまず 「行に対して操作」したいのか、 「列に対して操作」したいのか、 を考えると、 やりたいことが整理され、 目的の結果が得られるはずです。

2次元配列したい（pandas.DataFrame）

values: list[list] = [
    ["name", "age"],
    ["Alice", 30],
    ["Bob", 25]
]

data = pd.DataFrame(values)

2次元配列（list[list]）からデータフレームを作成できます。 最初の行はカラム名として扱われます。

import numpy as np

values: np.ndarray = np.array([
    ["Alice", 30],
    ["Bob", 25],
])

data = pd.DataFrame(
    values,
    columns=["name", "age"],
)

2次元配列にはnumpy.ndarrayを使う方が便利です。 データにカラム名が含まれていない場合は、columnsオプションで列の名前を指定してください。

空のデータフレームしたい（pandas.DataFrame）

data = pd.DataFrame()
data = pd.DataFrame(columns=[])
data = pd.DataFrame(index=[], columns=[])

print(data.empty)  # True

pd.DataFrame()で空のデータフレームを作成できます。 columnsオプションで列の名前を指定したり、indexオプションで行のインデックスを指定したりできます。 empty属性で、データフレームが空かどうかを確認できます。

カラムの値を取得したい（pandas.DataFrame）

# "カラム名"の値を取得
data["カラム名"]

# "カラム名"の値を行方向にスライス
data["カラム名"][開始:終了]

[]アクセサで、カラムの値を取得できます。 取得した値はpandas.Seriesオブジェクトになっていて、 さらに[開始:終了]で行方向にスライスできます。