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

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供了各种绘图工具和图表类型，可以用于生成各种静态和动态的图表。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这三个库绘制一个柱状图：

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

# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)

# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')

# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()

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

当你在 Python 中使用 `import pandas as pd`, `import numpy as np`, 和 `import matplotlib.pyplot as plt` 这些语句时，你是在导入几个非常流行的数据分析和可视化库：

1. **pandas**: pandas 是一个强大的数据处理库，常用于数据清洗、整理、分析和操作。它提供了 DataFrame 对象，这是用于存储表格型数据的主要数据结构，以及 Series 对象，类似一维数组，非常适合进行数据操作和分析。

2. **numpy**: numpy 是科学计算的基础库，主要专注于高效地处理大型数组和矩阵运算，提供了大量的数学函数和工具，是其他许多数据处理库的基础。

3. **matplotlib.pyplot**: matplotlib 是一个绘图库，通过 `pyplot` 模块提供了一个简单的接口来创建各种图表，包括线图、柱状图、散点图等。它是 Python 最常用的绘图工具之一。

有了这三者，你可以方便地处理数据、执行数值计算，并将结果以可视化的方式呈现出来。