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。

pandas dataframe 删除csv文件的所有行

Pandas DataFrame 提供了多种方法来删除CSV文件中的所有行。首先，你需要读取CSV文件到DataFrame，然后可以使用`drop`或`loc`函数清空数据。以下是步骤：

1. 使用`pandas.read_csv`函数加载数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')

2. 使用`df.drop()`方法删除所有行：

df = df.drop(df.index)

或者使用`df.loc[]`：

df = df.loc[pd.Index([])]

注意这里我们传递的是一个空索引`pd.Index([])`给`loc`，这表示我们要删除所有行。

3. 最后，如果你想保存这个修改后的DataFrame回CSV文件，可以这样做：

df.to_csv('your_file.csv', index=False)  # `index=False` 防止将索引列写入文件

完成上述操作后，原始CSV文件中的所有行都将被删除。