Python Pandas dataframe.info()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.info()函數用於獲取 DataFrame 的簡要摘要。在對數據進行探索性分析時，它非常方便。為了快速瀏覽數據集，我們使用dataframe.info()函數。

用法： DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None)

參數：
verbose:是否打印完整的摘要。屏幕上將不顯示任何內容。max_info_columns設置。 True或False會覆蓋顯示。max_info_columns設置。
buf:可寫緩衝區，默認為sys.stdout
max_cols:確定是打印完整摘要還是簡短摘要。屏幕上將不顯示任何內容。max_info_columns設置。
memory_usage:指定是否應顯示DataFrame元素(包括索引)的總內存使用情況。屏幕上將不顯示任何內容。memory_usage設置。 True或False會覆蓋顯示。memory_usage設置。 “ deep”的值與True相同，具有自省性。內存使用情況以人類可讀的單位(以2為基數的表示形式)顯示。

null_counts：是否顯示非空計數。如果為None，則僅顯示框架是否小於max_info_rows和max_info_columns。如果為True，則始終顯示計數。如果為False，則從不顯示計數。

要鏈接到代碼中使用的CSV文件，請單擊此處

範例1：采用info()函數打印數據幀的完整摘要。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們打印 DataFrame 的完整摘要。

# to print the full summary 
df.info()

輸出：

正如我們在輸出中看到的那樣，摘要包括所有列的列表及其數據類型以及每列中非空值的數量。我們還有為索引軸提供的rangeindex的值。

範例2：采用info()用於打印 DataFrame 的簡短摘要

注意：為了打印簡短摘要，我們可以使用verbose參數並將其設置為False。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the short summary of the  
# dataframe by setting verbose = False 
df.info(verbose = False)

輸出：

正如我們在輸出中看到的那樣，摘要非常簡潔明了。當我們在 DataFrame 中具有1000個屬性時，這將很有幫助。

範例3：采用info()函數可打印 DataFrame 的完整摘要，並排除null-counts。

注意：為了打印完整的摘要(不包括null-counts)，我們可以使用null-counts參數並將其設置為false。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the full summary of the dataframe 
# with null count excluded 
df.info(verbose = True, null_counts = False)

輸出：

正如我們在輸出中看到的那樣，摘要已滿，但null-counts被排除在外。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.info()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。