pandas info函数
时间: 2023-06-29 16:18:04 浏览: 70
pandas库中的info()函数用于获取DataFrame对象的基本信息,包括每列的数据类型、非空值数量等。该函数的语法为:
```python
DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None)
```
参数说明:
- verbose:可选参数,控制输出信息的详细程度。如果设置为True,则输出每列的详细信息;如果设置为False,则只输出每列的数据类型和非空值数量。默认为None,表示输出详细信息。
- buf:可选参数,控制输出信息的输出位置。如果设置为None,则输出到控制台;如果设置为文件名,则输出到文件中。
- max_cols:可选参数,控制输出信息中列的最大数量。默认为None,表示输出所有列。
- memory_usage:可选参数,控制输出信息中内存使用情况的显示方式。如果设置为True,则输出内存使用情况;如果设置为False,则不输出内存使用情况。默认为None,表示输出内存使用情况。
- null_counts:可选参数,控制输出信息中空值数量的显示方式。如果设置为True,则输出空值数量;如果设置为False,则不输出空值数量。默认为None,表示输出空值数量。
该函数会返回DataFrame对象的基本信息。
相关问题
pandas常用函数
Pandas是Python中最受欢迎的模块之一,它在数据科学社区中被广泛使用。它提供了许多常用的函数来进行数据操作、清理和分析。以下是一些常用的Pandas函数:
1. read_csv:用于从CSV文件读取数据并创建DataFrame。
2. head:返回DataFrame的前几行数据。
3. tail:返回DataFrame的后几行数据。
4. shape:返回DataFrame的行数和列数。
5. info:提供DataFrame的基本信息,包括列名、数据类型和非空值的数量。
6. describe:提供DataFrame中数值列的统计摘要,包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数、75%分位数和最大值。
7. drop_duplicates:去除DataFrame中的重复行。
8. isnull:检查DataFrame中的缺失值。
9. fillna:填充DataFrame中的缺失值。
10. dropna:删除DataFrame中包含缺失值的行或列。
11. rename:重命名DataFrame的列名。
12. set_index:将DataFrame的列设置为索引。
13. reset_index:重置DataFrame的索引。
14. groupby:按照指定的列或多个列对DataFrame进行分组。
15. merge:根据指定的列将两个DataFrame合并为一个。
16. sort_values:按照指定的列对DataFrame进行排序。
17. apply:对DataFrame的每一列或每一行应用自定义函数。
18. plot:绘制DataFrame中的数据图形。
19. to_csv:将DataFrame保存为CSV文件。
20. drop:删除DataFrame中的指定列或行。
这些常用函数可以帮助我们完成80%以上的任务,并且可以通过Pandas的文档进一步了解更多关于grouping、merging等参数较多且常用的函数,这将对我们的工作有很大的帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度盘点:整理100个 Pandas 常用函数](https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/124054985)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [这20个Pandas函数一定要牢记,建议收藏!!](https://blog.csdn.net/weixin_43373042/article/details/129631001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pandas常用函数汇总
pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了许多常用的函数来处理和操作数据。以下是一些常用的pandas函数汇总:
1. `read_csv`:从csv文件中读取数据。
2. `head`:显示数据的前几行。
3. `tail`:显示数据的后几行。
4. `info`:显示数据的基本信息,包括列名、数据类型等。
5. `describe`:显示数据的统计摘要,包括平均值、标准差等。
6. `shape`:显示数据的行数和列数。
7. `columns`:显示数据的列名。
8. `value_counts`:计算某一列中每个元素出现的次数。
9. `sort_values`:按照某一列的值排序数据。
10. `groupby`:按照某一列的值进行分组。
这些只是一些常用的函数,pandas还提供了很多其他函数用于处理数据。如果你有具体的需求,你可以查阅pandas的官方文档以了解更多函数的使用方法。