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法学研究Python Pandas – 获取数据类型和 DataFrame 列信息
要获取数据类型和 DataFrame 列信息，请使用 info() 方法。用一个别名导入所需的库 −
import pandas as pd;
创建一个有 3 列的 DataFrame −
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Hyderabad','Chandigarh','Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80]
}
)
获取 DataFrame 的数据类型和其他信息 −
dataFrame.info()
范例
以下为代码 −
import pandas as pd;
# create a DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Hyderabad','Chandigarh','Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80]
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# get unique values from a column
print"\nUnique values from a column ...\n",dataFrame['Car'].unique()
print"\nCount unique values from a column ...\n",dataFrame['Car'].nunique()
# get datatype info
print"\n Get the datatype info ...\n",dataFrame.info()输出
这将生成以下输出 −
DataFrame ... Car Place Units 0 BMW Delhi 100 1 Audi Bangalore 150 2 BMW Hyderabad 50 3 Lexus Chandigarh 110 4 Tesla Pune 90 5 Lexus Mumbai 120 6 Mustang Jaipur 80 Unique values from a column ... ['BMW' 'Audi' 'Lexus' 'Tesla' 'Mustang'] Count unique values from a column ... 5 Get the datatype info ... RangeIndex: 7 entries, 0 to 6 Data columns (total 3 columns): Car 7 non-null object Place 7 non-null object Units 7 non-null int64 dtypes: int64(1), object(2) memory usage: 240.0+ bytes None
更新于: 16-9-2021
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