print(df.info()) # 显示列名、非空值数量、数据类型等信息 5.选择列：column = df['Name'] # 选择 'Name' 列 6.选择行：row = df.loc[0] # 选择第一行 7.过滤行：filtered_df = df[df['Age'] > 28] # 选择年龄大于28的行 8.对 DataFrame 进行排序：sorted_df = df.s
如果你只是想简单地打印DataFrame而不进行任何自定义设置,可以直接使用print(df),Pandas会自动调用to_string()方法。 此外,Pandas还提供了DataFrame.info()方法,用于打印DataFrame的简要信息,包括列名、数据类型、非空值数量等。 python # 打印DataFrame的简要信息 df.info() 这将输出类似以下的信息: text <class...
importpandasaspd df=pd.read_csv('data.csv')print(df.info())# 看数据结构和空值情况print(df.describe())# 看数值分布和异常print(df.isnull().sum())# 哪些列缺失值最多 从这一步开始,咱们就能锁定问题:缺失值多?重复数据?异常值?格式不统一?了解症状,才能对症下药。 2. 处理缺失值,别盲目全删!
print(df.shape) --->(4,4) 3.利用info获取数据类型 调用info()方法以后就会输出整个表中所有列的数据类型 通过info() 方法可以看出表 df 的行索引 index 是 0~3 , 总共 4columns,分别是编号、年龄、性别及注册时间,且4columns中只 有年龄是int类型,其他columns都是object类型,共占用内存 208bytes。 4....
print(df.info()) A选项:行数 B选项:列数 C选项:各列的数据类型 D选项:各列空值的个数 答案 正确答案是:D 欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助到更多人。期待大家提出宝贵改进建议,互相交流,收获更大。辛苦大家转发时注明出处(也是咱们公益编程交流群的入口网址),刘经纬老师共享知识相关文件下载地址为:...
df = pd.read_csv('example.csv') # 假设有一个名为 example.csv 的CSV文件 4. 查看 DataFrame # 查看前几行数据print(df.head())# 查看数据的基本统计信息print(df.describe())# 查看数据的信息，包括数据类型和缺失值print(df.info())5. 选择和过滤数据 # 选择某一列print(df['Name'])# 选择多...
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是,它们只提供了对数据非常基本的概述,对于大型数据集没有太大帮助。而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息,且在交互式HTML报告中也是如此。 对于给定的数据集,Pandas中的profiling包计算了以下统计信息:由...
df.info(max_cols=2) Q2: 如何将info()的输出写入文件? A2: 可以使用buf参数,将输出重定向到文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 withopen('info_output.txt','w')asf:df.info(buf=f) 小结 本文详细介绍了 pandas.info() 函数的用法和参数,并通过代码示例展示了其实际应用。pandas...
obj=pd.Series([1,-2,3,-4])# 仅仅由数组构成print(obj) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 011-2233-4dtype:int64 第一列为index索引,第二列为数据value。 当然,如果你不指定,就会默认用整形数据作为index,但是如果你想用别的方式来作为索引,你可以用别的方式。
print()是 Python 中用于输出文本到标准输出(通常是终端或控制台)的函数。 它接受一个或多个参数,并将它们打印到屏幕上。 在print(df)中,df是一个 Pandas DataFrame 对象。 Pandas DataFrame 的显示和排版: 当你执行print(df)时,Pandas 会根据一些显示选项来处理 DataFrame 的排版。