pandasinfo函数

pandas.info()函数是pandas库中的一个函数，用于显示DataFrame对象的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量、数据类型和内存使用情况等。以下是使用pandas.info()函数的完整攻略：

步骤1：导入pandas库

在使用pandas.info()函数之前，需要先导入pandas库。可以使用以下代码导入pandas库：

import pandas as pd

步骤2：创建DataFrame对象

在使用pandas.info()函数之前，需要先创建一个DataFrame对象。可以使用以下代码创建一个DataFrame对象：

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
        'salary': [50000, 800, 20000, 100000]}
df = pd.DataFrame(data)

上面的代码创建了一个包含4行和4列的DataFrame对象，每列的名称分别为“name”、“age”、“gender”和“salary”。

步骤3：使用pandas.info()函数

pandas.info()函数可以显示DataFrame对象的基本信息。可以使用以下代码调用pandas.info()函数：

df.info()

运行上面的代码后，将会输出以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   name    4 non-null      object
 1   age     4 non-null      int64 
 2   gender  4 non-null      object
 3   salary  4 non-null      int64 
dtypes: int64(2), object(2)
memory usage: 256.0+ bytes

上面的输出信息包括以下内容：

• DataFrame对象的类型（class）
• DataFrame对象的行数和列数（RangeIndex）
• 每列的名称（Data columns）
• 每列的非空值数量（Non-Null Count）
• 每列的数据类型（Dtype）
• DataFrame对象的内存使用情况（memory usage）

示例1：使用pandas.info()函数显示Titanic数据集的基本信息

以下是使用pandas.info()函数显示Titanic数据集的基本信息的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Titanic数据集
df = pd.read_csv('titanic.csv')

# 显示数据集的基本信息
df.info()

运行上面的代码后，将会输出以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64  
 3   Name         891 non-null    object 
 4   Sex          891 non-null    object 
 5   Age          714 non-null    float64
 6   SibSp        891 non-null    int64  
 7   Parch        891 non-null    int64  
 8   Ticket       891 non-null    object 
 9   Fare         891 non-null    float64
 10  Cabin        204 non-null    object 
 11  Embarked     889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

上面的输出信息包括以下内容：

• DataFrame对象的类型（class）
• DataFrame对象的行数和列数（RangeIndex）
• 每列的名称（Data columns）
• 每列的非空值数量（Non-Null Count）
• 每列的数据类型（Dtype）
• DataFrame对象的内存使用情况（memory usage）

示例2：使用pandas.info()函数显示Iris数据集的基本信息

以下是使用pandas.info()函数显示Iris数据集的基本信息的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Iris数据集
df = pd.read_csv('iris.csv')

# 显示数据集的基本信息
df.info()

运行上面的代码后，将会输出以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total5 columns):
 #   Column            Non-Null Count  Dtype  
---  ------            --------------  -----  
 0   sepal_length_cm   150 non-null    float64
 1   sepal_width_cm    150 non-null    float64
 2   petal_length_cm   150 non-null    float64
 3   petal_width_cm    150 non-null    float64
 4   species           150 non-null    object 
dtypes: float64(4), object(1)
memory usage: 6.0+ KB

上面的输出信息包括以下内容：

• DataFrame对象的类型（class）
• DataFrame对象的行数和列数（Index）
• 每列的名称（Data columns）
• 每列的非空值数量（Non-Null Count）
• 每列的数据类型（Dtype）
• DataFrame对象的内存使用情况（memory usage）

总结：

• pandas.info()函数用于显示DataFrame的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量、数据类型和内存使用情况等。
• 在使用pandas.info()函数之前，需要先导入pandas库并创建一个DataFrame对象。
• 可以使用pandas.info()函数显示任何DataFrame对象的基本信息，包括Titanic集和Iris数据集等。