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python中info函數(shù)的用法

Python中的info()函數(shù)通常用于顯示對象的詳細信息,如類型、大小等。

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在Python中,info()函數(shù)通常與pandas DataFrame對象一起使用,用于查看DataFrame的詳細信息,包括索引、列名、非空值數(shù)量、數(shù)據(jù)類型以及內存占用等。info()函數(shù)是pandas庫中的一個非常方便的函數(shù),它可以幫助我們了解DataFrame對象的基本信息。

pandas.DataFrame.info()函數(shù)詳解

基本用法

info()函數(shù)的基本用法非常簡單,只需要在DataFrame對象后面加上.info()即可。

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df.info()

運行上述代碼,將輸出如下信息:


RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
    Column  Non-Null Count  Dtype
-- ----- ------------- -----
 0   A       3 non-null      int64
 1   B       3 non-null      int64
dtypes: int64(2)
memory usage: 392.0 bytes

參數(shù)說明

info()函數(shù)有一些可選參數(shù),可以用來定制輸出的信息,以下是一些常用參數(shù):

verbose:布爾值,默認為True,如果為False,則只顯示非空值的數(shù)量和數(shù)據(jù)類型。

max_rows:整數(shù),默認為None,設置要顯示的最大行數(shù)。

max_columns:整數(shù),默認為None,設置要顯示的最大列數(shù)。

col_space:整數(shù),默認為10,設置列之間的空格數(shù)量。

depth:整數(shù),默認為None,設置要顯示的嵌套級別深度。

示例

下面是一個使用info()函數(shù)的例子,展示了如何使用一些參數(shù):

import pandas as pd
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
設置最大行數(shù)和列數(shù)
df.info(max_rows=2, max_columns=1)

運行上述代碼,將輸出如下信息:


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: 584.0 bytes

相關問題與解答

Q1:如何使用info()函數(shù)查看DataFrame的前幾行?

A1:info()函數(shù)主要用于查看DataFrame的基本信息,而不是查看前幾行數(shù)據(jù),如果需要查看前幾行數(shù)據(jù),可以使用head()函數(shù),df.head(5)。

Q2:如何查看DataFrame的某一列的數(shù)據(jù)類型?

A2:可以使用dtypes屬性查看DataFrame的每一列的數(shù)據(jù)類型,df.dtypes,如果只想查看某一列的數(shù)據(jù)類型,可以通過列名進行索引,df['A'].dtype。

Q3:如何查看DataFrame的內存占用情況?

A3:info()函數(shù)的輸出結果中已經(jīng)包含了內存占用信息,如果只想獲取內存占用情況,可以使用memory_usage()函數(shù),df.memory_usage()

Q4:如何查看DataFrame的索引信息?

A4:info()函數(shù)的輸出結果中已經(jīng)包含了索引信息,如果只想獲取索引信息,可以使用index屬性,df.index。


文章名稱:python中info函數(shù)的用法
文章網(wǎng)址:http://m.5511xx.com/article/dpeeppg.html