Python pandas.Series.info用法及代碼示例

用法: Series.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, show_counts=True)

打印係列的簡明摘要。

此方法打印有關係列的信息，包括索引 dtype、非空值和內存使用情況。

參數：

data：Series

要打印有關信息的係列。

verbose：布爾型，可選

是否打印完整的摘要。默認情況下，遵循pandas.options.display.max_info_columns 中的設置。

buf：可寫緩衝區，默認為 sys.stdout

將輸出發送到哪裏。默認情況下，輸出打印到 sys.stdout。如果您需要進一步處理輸出，請傳遞一個可寫緩衝區。

memory_usage：布爾，str，可選

指定是否應顯示 Series 元素(包括索引)的總內存使用量。默認情況下，這遵循 pandas.options.display.memory_usage 設置。

True 總是顯示內存使用情況。 False 從不顯示內存使用情況。 ‘deep’ 的值相當於“True with deep introspection”。內存使用以人類可讀的單位(base-2 表示)顯示。在沒有深入自省的情況下，基於列 dtype 和行數進行內存估計，假設值消耗相應 dtype 的相同內存量。使用深度內存自省，以計算資源為代價執行實際內存使用計算。

show_counts：布爾型，可選

是否顯示非空計數。默認情況下，僅當 DataFrame 小於 pandas.options.display.max_info_rows 和 pandas.options.display.max_info_columns 時才會顯示。 True 值始終顯示計數，而 False 從不顯示計數。

None: 此方法打印 Series 的摘要並返回 None。

例子：

>>> int_values = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> text_values = ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta', 'epsilon']
>>> s = pd.Series(text_values, index=int_values)
>>> s.info()
<class 'pandas.core.series.Series'>
Int64Index:5 entries, 1 to 5
Series name:None
Non-Null Count  Dtype
--------------  -----
5 non-null      object
dtypes:object(1)
memory usage:80.0+ bytes

打印不包括有關其值的信息的摘要：

>>> s.info(verbose=False)
<class 'pandas.core.series.Series'>
Int64Index:5 entries, 1 to 5
dtypes:object(1)
memory usage:80.0+ bytes

Series.info 的管道輸出到緩衝區而不是 sys.stdout，獲取緩衝區內容並寫入文本文件：

>>> import io
>>> buffer = io.StringIO()
>>> s.info(buf=buffer)
>>> s = buffer.getvalue()
>>> with open("df_info.txt", "w",
...           encoding="utf-8") as f: 
...     f.write(s)
260

memory_usage 參數允許深度自省模式，特別適用於大係列和fine-tune 內存優化：

>>> random_strings_array = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 10 ** 6)
>>> s = pd.Series(np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 10 ** 6))
>>> s.info()
<class 'pandas.core.series.Series'>
RangeIndex:1000000 entries, 0 to 999999
Series name:None
Non-Null Count    Dtype
--------------    -----
1000000 non-null  object
dtypes:object(1)
memory usage:7.6+ MB

>>> s.info(memory_usage='deep')
<class 'pandas.core.series.Series'>
RangeIndex:1000000 entries, 0 to 999999
Series name:None
Non-Null Count    Dtype
--------------    -----
1000000 non-null  object
dtypes:object(1)
memory usage:55.3 MB

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.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。

用法:

參數：

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