>>> import japandas as jpd
>>> jpd.to_datetime('2014年11月30日')
Timestamp('2014-11-30 00:00:00')

>>> jpd.to_datetime(['2014年11月30日13時25分', '2014年11月30日14時38分'])
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-11-30 13:25:00, 2014-11-30 14:38:00]
Length: 2, Freq: None, Timezone: None

>>> jpd.date_range(start=u'2013年12月01日', end=u'2014年12月01日', freq='D')
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-12-01, ..., 2014-12-01]
Length: 366, Freq: D, Timezone: None

>>> import pandas as pd
>>> import datetime

>>> calendar = jpd.JapaneseHolidayCalendar()
>>> cday = pd.offsets.CDay(calendar=calendar)

>>> datetime.datetime(2014, 4, 28) + cday
# 4/29は祝日(昭和の日)
Timestamp('2014-04-30 00:00:00')

>>> datetime.datetime(2014, 4, 28) - cday
# 4/26は土曜日, 4/27は日曜日
Timestamp('2014-04-25 00:00:00')

>>> datetime.datetime(2014, 5, 3) + cday
# 5/4は日曜日, 5/5は祝日(こどもの日), 5/6は祝日(みどりの日/振替休日)
Timestamp('2014-05-07 00:00:00')

>>> datetime.datetime(2014, 5, 3) - cday
# 5/3は土曜日
Timestamp('2014-05-02 00:00:00')

# 適当なデータを作成
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3),
...                   index=jpd.date_range(u'2014年5月1日', u'2014年5月10日', freq='D'))
>>> df
                   0         1         2
2014-05-01  0.762453 -1.418762 -0.150073
2014-05-02  0.966500 -0.473888  0.272871
2014-05-03  0.473370 -1.282504  0.380449
2014-05-04  0.215411  0.220587 -1.088699
2014-05-05  0.286348 -1.069165 -1.471871
2014-05-06 -0.665438 -0.402046 -1.008051
2014-05-07  1.173935  2.080087 -2.279285
2014-05-08 -0.957195  0.746798  0.092214
2014-05-09 -0.259276 -0.775489  0.572525
2014-05-10 -0.910188  0.294136  0.020730

>>> cday = pd.offsets.CDay(calendar=calendar)
>>> indexer = jpd.date_range(u'2014年5月1日', u'2014年5月10日', freq=cday)

# カレンダー上 営業日のレコードを抽出
>>> df.ix[indexer]
                   0         1         2
2014-05-01  0.762453 -1.418762 -0.150073
2014-05-02  0.966500 -0.473888  0.272871
2014-05-07  1.173935  2.080087 -2.279285
2014-05-08 -0.957195  0.746798  0.092214
2014-05-09 -0.259276 -0.775489  0.572525

>>> s = pd.Series([u'ｱｲｳｴｵ', u'ABC01', u'DE345'])
>>> z = s.str.h2z()
>>> z
0    アイウエオ
1    ＡＢＣ０１
2    ＤＥ３４５
dtype: object

>>> z.str.z2h()
0    ｱｲｳｴｵ
1    ABC01
2    DE345
dtype: object

>>> key = "your application id"
>>> df = jpd.DataReader("0000030001", 'estat', appid=key)
>>> df.head()
             value 全国都道府県030001 全域・集中の別030002 年齢５歳階級Ａ030002 男女Ａ030001
時間軸(年次)
1980年    117060396           全国            全域            総数      男女総数
1980年     89187409         全国市部            全域            総数      男女総数
1980年     27872987         全国郡部            全域            総数      男女総数
1980年      5575989          北海道            全域            総数      男女総数
1980年      1523907          青森県            全域            総数      男女総数

>>> df.plot(kind='ohlc')
チャート省略