# 查看表 data中各列基本信息，包括：列名、数量、数据类型等。 data.???()

你可以使用 `info()` 方法来查看数据的基本信息，包括每一列的列名、非空值数量、数据类型等，如下所示：

data.info()

这将打印出类似下面的信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10000 entries, 0 to 9999
Data columns (total 5 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
 0   ID          10000 non-null  int64  
 1   name        10000 non-null  object 
 2   gender      10000 non-null  object 
 3   age         10000 non-null  int64  
 4   occupation  10000 non-null  object 
dtypes: int64(2), object(3)
memory usage: 390.8+ KB

其中， `RangeIndex` 表示数据的行索引， `Data columns` 列出了所有的列名， `Non-Null Count` 表示每一列的非空值数量， `Dtype` 表示每一列的数据类型， `memory usage` 表示数据在内存中所占用的空间大小。

相关问题

pandas一个函数实现：查看表 data中各列基本信息，包括：列名、数量、数据类型等

您可以使用 pandas 库中的 `info()` 函数来查看表的各列基本信息，包括列名、非空数据数量、数据类型等。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据表
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据表基本信息
data.info()

其中，`data.csv` 是你的数据表文件名，可以根据实际情况进行修改。执行该代码后，将会输出数据表的基本信息，包括每列的名称、非空数据数量、数据类型等。

pandas一个函数实现：查看表 data中各列基本信息，包括：列名、数量、数据类型等。

你可以使用 `data.info()` 函数来查看 pandas 数据框的基本信息。该函数可以显示数据框中每列的名称、非空值数量和数据类型等信息。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 查看数据框的基本信息
data.info()

执行上述代码后，你会得到一个包含数据框基本信息的摘要，如下所示：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 5 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   name       1000 non-null   object 
 1   age        1000 non-null   int64  
 2   gender     1000 non-null   object 
 3   height_cm  1000 non-null   float64
 4   weight_kg  1000 non-null   float64
dtypes: float64(2), int64(1), object(2)
memory usage: 39.2+ KB

其中，`RangeIndex` 表示数据框的行数，`Data columns` 列出了每列的名称、非空值数量和数据类型。