在Python中,
info
通常用于提供有关对象、库或模块的详细信息。成都创新互联公司网站建设公司一直秉承“诚信做人,踏实做事”的原则,不欺瞒客户,是我们最起码的底线! 以服务为基础,以质量求生存,以技术求发展,成交一个客户多一个朋友!专注中小微企业官网定制,网站设计制作、成都做网站,塑造企业网络形象打造互联网企业效应。
在Python中,info()
通常与pandas库中的DataFrame对象一起使用,用于获取有关DataFrame的基本信息,这包括:
1、数据类型
2、内存使用情况
3、索引信息
4、列信息
下面我们将详细介绍info()
方法的使用。
导入pandas库
我们需要导入pandas库,如果你还没有安装pandas,可以使用以下命令进行安装:
pip install pandas
接下来,我们导入pandas库并创建一个DataFrame对象:
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data)
使用info()方法
现在我们已经创建了一个DataFrame对象,我们可以使用info()
方法来获取有关它的信息:
df.info()
运行上述代码,你将看到类似以下的输出:
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 3 columns): Column Non-Null Count Dtype -- ----- ------------- ----- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null int64 2 C 3 non-null int64 dtypes: int64(3) memory usage: 392.0 bytes
从输出中,我们可以看到以下信息:
1、DataFrame对象的类型(
)
2、索引的类型和范围(RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
)
3、列的数量(Data columns (total 3 columns):
)
4、每列的非空值数量(Non-Null Count
)
5、每列的数据类型(Dtype
)
6、内存使用情况(memory usage: 392.0 bytes
)
info()方法的参数
info()
方法有一些可选参数,可以用来自定义输出的信息:
1、buf
:设置输出的缓冲区大小,默认为None
,表示不使用缓冲区,可以设置为一个整数,表示缓冲区的大小(以字节为单位)。
2、max_cols
:设置显示的最大列数,默认为None
,表示显示所有列,可以设置为一个整数,表示要显示的最大列数。
3、memory_usage
:设置内存使用情况的显示方式,默认为True
,表示显示内存使用情况,可以设置为False
,表示不显示内存使用情况。
4、null_counts
:设置是否显示每列的空值数量,默认为True
,表示显示空值数量,可以设置为False
,表示不显示空值数量。
5、depth
:设置显示的深度,默认为None
,表示显示所有级别的信息,可以设置为一个整数,表示要显示的级别数。
6、repr
:设置是否显示数据的字符串表示形式,默认为True
,表示显示字符串表示形式,可以设置为False
,表示不显示字符串表示形式。
我们可以使用以下代码仅显示前两列的信息:
df.info(max_cols=2)
相关问题与解答
1、如何在pandas中创建一个DataFrame对象?
答:可以使用pd.DataFrame()
函数创建一个DataFrame对象,传入一个字典作为数据,字典的键作为列名,值作为数据。
2、info()
方法有哪些可选参数?
答:info()
方法有以下可选参数:buf
、max_cols
、memory_usage
、null_counts
、depth
和repr
。
3、如何查看DataFrame的内存使用情况?
答:可以使用info()
方法查看DataFrame的内存使用情况,或者使用df.memory_usage()
方法。
4、如何查看DataFrame中每列的空值数量?
答:可以使用info()
方法查看DataFrame中每列的空值数量,或者使用df.isnull().sum()
方法。
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