在Python中，使用pandas库进行数据清洗和预处理时，查看数据概况是第一步，可以帮助我们了解数据的基本信息，包括行数、列数、数据类型以及部分或全部数据内容。以下是一些基本的命令来查看数据概况：

1. 导入pandas库并加载数据：
   ```python
   import pandas as pd

假设你有一个CSV文件

df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

或者如果你有一个Excel文件

df = pd.read_excel('your_dataset.xlsx', engine='openpyxl') # 如果需要读取xlsx文件，确保安装了openpyxl库

2. 查看数据的基本信息（包括每列的非空值数量、数据类型等）：
```python
df.info()

1. 查看数据的前几行（默认为前5行）：

   df.head()  # 若要查看更多行，例如前10行，可以写成 df.head(10)
   

2. 查看数据的末尾几行（同样，默认为后5行）：

   df.tail()  # 同样，df.tail(10) 可查看最后10行
   

3. 查看数据集的统计摘要（仅适用于数值型数据）：

   df.describe()  # 包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值
   

通过以上命令，你可以快速了解数据集的整体结构、缺失值情况、数据分布的大致特征等基本信息。