查看DataFrame信息案例解析

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 该文介绍了如何使用pandas库查看DataFrame信息。首先,导入pandas并创建一个字典,将字典转换为DataFrame,展示了一组包含“姓名”、“年龄”和“城市”列的数据。之后,通过调用DataFrame的info()方法,显示了数据框的详细信息,包括行数、列数及每列的数据类型,如:3行3列,数据类型为1个int64和2个object。

查看DataFrame信息的案例解析如下:

首先,我们需要导入pandas库,并创建一个字典,其中键是列名,值是列中的数据。然后,我们可以使用pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame。

import pandas as pd

data = {
   
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 35],
    '城市': ['北京', '上海', '深圳']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果:

   姓名  年龄  城市
0  张三  25  北京
1  李四  30  上海
2  王五  35  深圳

接下来,我们可以使用DataFrame的info()方法来查看DataFrame的信息。

df.info()

输出结果:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   姓名    3 non-null      object 
 1   年龄    3 non-null      int64  
 2   城市    3 non-null      object 
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 392.0+ bytes

在这个例子中,我们可以看到DataFrame有3行和3列,每列的数据类型分别为object(字符串)和int64(整数)。

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