データ構造: DataFrameは、行と列からなる2次元のラベル付きデータ構造です。各列は異なるデータ型を持つことができ、数値、文字列、日付などを含むことができます。 ラベル付きインデックス: 行と列にはそれぞれラベルが付けられており、データのアクセスや操作が容易です。これにより、特定のデータを簡単に参照できます。 データ操作の柔軟性: DataFrameは、データのフィルタリング、集計、結合、変換など、さまざまな操作を簡単に行うことができます。これにより、データ分析や前処理が効率的に行えます。 欠損値の処理: DataFrameは、欠損値を扱うための機能が充実しており、データのクリーニングや前処理がスムーズに行えます。 ライブラリとの統合: PythonのPandasライブラリを使用することで、DataFrameはデータ分析や機械学習のワークフローに簡単に統合できます。これにより、データの可視化や分析が一層便利になります。 DataFrameは、データ分析において非常に強力なツールであり、特に大規模なデータセットを扱う際にその真価を発揮します。