1. 用 Pandas 的 DataFrame 读取 csv 文件；(10 分) 2. 查看文件基本信息：（10 分） a) 查看数据的前 15 行 b) 查看数据的描述（describe） c) 查看数据每列是否有空值

好的，以下是对应的代码实现：

1. 用 Pandas 的 DataFrame 读取 csv 文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('file.csv')

其中，`file.csv`是csv文件的文件名。如果文件与Python脚本不在同一目录下，则需要提供完整的文件路径。

2. 查看文件基本信息：

a) 查看数据的前 15 行：

data.head(15)

b) 查看数据的描述（describe）：

data.describe()

c) 查看数据每列是否有空值：

data.isnull().sum()

其中，`isnull()`函数用于检查DataFrame中的空值，返回一个布尔类型的DataFrame，其中空值为True，非空值为False。`sum()`函数用于对每列中的空值数量进行求和，返回每列空值的数量。

相关问题

用 Pandas 的 DataFrame 读取 csv 文件

好的，您可以使用以下代码来使用Pandas的DataFrame读取csv文件：

import pandas as pd

# 读取csv文件，这里假设文件名为data.csv
data = pd.read_csv("data.csv")

# 查看数据的前几行
print(data.head())

这样就能够使用Pandas的DataFrame读取csv文件，并且输出数据的前几行。需要注意的是，read_csv函数还有很多参数可以设置，比如sep参数用于指定分隔符，默认为逗号；header参数用于指定是否将第一行作为列名，默认为True等等。根据实际情况，您可以灵活调整这些参数以满足您的需求。

使用pandas中的read_csv函数读取数据文件数据1.csv

pandas是一个强大的数据处理库，其中的read_csv函数可以用来读取CSV格式的数据文件。使用read_csv函数读取数据文件1.csv的步骤如下：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

2. 使用read_csv函数读取数据文件1.csv，并将数据存储在一个DataFrame对象中：

df = pd.read_csv('1.csv')

3. 如果数据文件中包含表头（即列名），read_csv函数会默认将第一行作为列名。如果数据文件没有表头，可以通过设置header参数为None来指定没有表头：

df = pd.read_csv('1.csv', header=None)

4. 如果数据文件中包含日期列，可以通过设置parse_dates参数为True来将日期列解析为日期类型：

df = pd.read_csv('1.csv', parse_dates=True)

5. 如果数据文件中包含缺失值，可以通过设置na_values参数来指定缺失值的表示方式：

df = pd.read_csv('1.csv', na_values='NA')

以上就是使用pandas中的read_csv函数读取数据文件1.csv的基本步骤。