查看“Python数据分析:熟悉数据”的源代码
←
Python数据分析:熟悉数据
跳转至:
导航
,
搜索
因为以下原因,您没有权限编辑本页:
您所请求的操作仅限于该用户组的用户使用:
用户
您可以查看与复制此页面的源代码。
===预览前几行=== <nowiki> import pandas as pd df = pd.read_csv(r'test1.csv') print(df.head(2))</nowiki> 输出: <nowiki> 编号 年龄 性别 注册时间 Unnamed: 4 0 0.0 A1 54.0 2021/8/1 NaN 1 1.0 A2 16.0 2021/8/2 NaN >>> </nowiki> ===获取数据表大小=== <nowiki> import pandas as pd df = pd.read_csv(r'test1.csv') print(df.shape) </nowiki> 输出: <nowiki> (21, 5) </nowiki> ===获取数据类型=== <nowiki> import pandas as pd df = pd.read_csv(r'test1.csv') print(df.info()) </nowiki> <nowiki> <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21 entries, 0 to 20 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 编号 4 non-null float64 1 年龄 4 non-null object 2 性别 4 non-null float64 3 注册时间 4 non-null object 4 Unnamed: 4 0 non-null float64 dtypes: float64(3), object(2) memory usage: 968.0+ bytes None</nowiki> ===获取数值分布=== <nowiki> import pandas as pd df = pd.read_csv(r'test1.csv') print(df.describe()) </nowiki> 输出: <nowiki> 编号 性别 Unnamed: 4 count 4.000000 4.000000 0.0 mean 1.500000 39.500000 NaN std 1.290994 16.542874 NaN min 0.000000 16.000000 NaN 25% 0.750000 34.750000 NaN 50% 1.500000 44.000000 NaN 75% 2.250000 48.750000 NaN max 3.000000 54.000000 NaN </nowiki>
返回至
Python数据分析:熟悉数据
。
导航菜单
个人工具
登录
命名空间
页面
讨论
变种
视图
阅读
查看源代码
查看历史
更多
搜索
导航
首页
最近更改
随机页面
帮助
工具
链入页面
相关更改
特殊页面
页面信息