import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 装载数据集，打印前5行数据值 df = pd.read_csv('dataset/population.csv') print(df.head()) print("数据集维度：", df.shape) print("=" * 100) ################################################################################ # 任务1：获取数据集的概述信息 # 确认字段的类型，并获取初步的空值信息 ################################################################################ print('【任务1开始】', '=' * 100) # 将所有非数值字段的名称保存在text_columns集合中 text_columns = [] for column_name in df.columns: if df[column_name].dtype == 'object': text_columns.append(column_name) print('非数值类型的字段名称：', text_columns)

这段代码主要是装载一个名为"population.csv"的数据集，并对其进行初步的概述信息展示。

首先，使用`pd.read_csv`函数装载数据集，并使用`head`方法展示前5行数据。然后，使用`shape`属性展示数据集的维度信息。

接下来，代码开始任务1，即获取数据集的概述信息。首先，代码通过循环遍历数据集的所有字段，判断字段的数据类型是否为非数值类型（object类型）。如果是，则将该字段的名称保存在`text_columns`集合中。最后，代码展示了所有非数值类型字段的名称。

总之，这段代码主要是为了展示数据集的概述信息，包括数据集的维度和非数值类型字段的名称。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

这段代码是用于引入numpy、pandas和matplotlib.pyplot库。numpy是一个用于数值计算的库，pandas是一个用于数据分析的库，matplotlib.pyplot是一个用于绘制图表的库。

import os import pickle import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

这是一个 Python 脚本的开头部分，它引入了一些常用的数据科学和可视化库，包括 os、pickle、numpy、pandas 和 matplotlib。其中 %matplotlib inline 表示将绘图直接嵌入到 Jupyter Notebook 或 IPython 中，而不是弹出一个独立的窗口。这个语句通常放在开头，以确保绘图能够正确显示。