train_data = pd.read_csv("01.Train_Data.csv") test = pd.read_csv("01.Test_Data.csv") train_data.head() train_data.shape train_data.info() train_data.isnull().sum() train_data.describe() train_data.describe(include='all')
时间: 2024-04-08 07:35:52 浏览: 148
pd_split_train_test.rar_pandas_pandas对数据分类_pd.split_split_数据分类
根据你提供的代码,你已经成功地读取了训练数据和测试数据,并将它们存储在`train_data`和`test`这两个DataFrame中。
接下来,让我逐个解释你的代码:
- `train_data.head()`:这将显示`train_data` DataFrame的前5行数据。
- `train_data.shape`:这将显示`train_data` DataFrame的形状,即行数和列数。
- `train_data.info()`:这将显示`train_data` DataFrame的基本信息,包括每列的名称、非空值的数量以及每列的数据类型。
- `train_data.isnull().sum()`:这将计算`train_data` DataFrame中每列的缺失值数量。
- `train_data.describe()`:这将显示`train_data` DataFrame中数值列的统计摘要,包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%和最大值。
- `train_data.describe(include='all')`:这将显示`train_data` DataFrame中所有列的统计摘要,包括数值列和非数值列。
请确保CSV文件已经正确加载,并且Pandas库已经正确导入。如果有任何问题,请随时提问。
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