# 运行以下代码crime.Year = pd.to_datetime(crime.Year, format='%Y')crime.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 55 entries, 0 to 54Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Coun
让我们读取目标数据集，看看内存的差异：triplets.info(memory_usage="deep") # Column Non-Null Count Dtype # --- --- --- --- # 0 anchor 525000 non-null category # 1 positive 525000 non-null category # 2 negative 525000 non-null category # ...
pandas.info() 函数是 pandas 库中的一个方法,用于快速了解DataFrame的基本信息,包括索引类型、列数、非空值计数和数据类型等。这对于数据预处理和分析非常重要。 正文 1. 基本用法 DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None) info()函数的基本语法如上。下...
D2non-null object dtypes: bool(1), float64(1), int64(1), object(1) memory usage:178.0+ bytes 在这里,我的机器有以下默认选项: verbose=True memory_usage=True null_counts=True 设置verbose=False 如果您不需要每列的信息,请像这样设置verbose=False: df.info(verbose=False) <class'pandas.core.fr...
df.info() <class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3747 entries, 0 to 3746 Data columns (total 4 columns): 9 3747 non-null int64 上海3747 non-null object 地铁站 3747 non-null object 富锦路租房 3747 non-null object dtypes: int64(1), object(3) ...
df.info(memory_usage='deep')<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:307870entries,0to307869Datacolumns(total16columns):起点城市307870non-nullobject 起点城市代码307870non-nullint64 起点城市lng291690non-nullfloat64 起点城市lat291690non-nullfloat64 ...
null_counts:是否显示缺失值计数。 使用实例:df.info() 输出结果:<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype--- --- --- --- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null int64 2 C 3 non-null int64dtyp...
#检查数据缺失情况df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 82644 entries, 0 to 82643 Data columns (total 10 columns): Region 82644 non-null object Garden 82644 non-null object Layout 82644 non-null object Area 82644 non-null float64 ...
一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎...
print(df.info()) # 获取描述统计信息 print(df.describe()) # 按年龄排序 df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age']]) # 按索引选择行 print(df.iloc[1:3])# 选择第二到第三行(按位置) ...